Classification of Agricultural Crops from Middle-Resolution Satellite Images Using Gaussian Processes Based Method : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

Classification of Agricultural Crops from Middle-Resolution Satellite Images Using Gaussian Processes Based Method : научное издание

Перевод названия: Классификация агрокультур по космическим изображениям среднего разрешения с использованием методов на основе гауссовских случайных процессов

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Идентификатор DOI: 10.17516/1999-494X-0113

Ключевые слова: Gaussian processes, classification, regression, agricultural crops, Landsat images, remote sensing, Ndvi, процессы Гаусса, классификация, регрессия, сельскохозяйственные культуры, снимки Landsat, дистанционное зондирование

Аннотация: Agricultural applications of the Gaussian process (GP) based techniques is considered. A method of classifying crops from multi-temporal Landsat 8 satellite imagery is proposed. The method uses the model of spectral features based on GP regression with constant expectation and square exponential covariance functions. Main steps of the classification procedure and examples of recognition of culture species are represented. The ground based data are used for quantitative validation of the proposed classification method. The highest overall classification accuracy in three classes of crops is 77.78%. Разработан алгоритм классификации сельскохозяйственных культур с применением процессов Гаусса для анализа временных рядов вегетационного индекса NDVI по данным спутника Landsat 8. В алгоритме используется регрессия с нулевым средним значением и квадратом экспоненциального ядра. Описана методика классификации и приведен пример распознавания видов культур. Дана оценка определения культур разработанным классификатором. Самая высокая общая точность классификации в трех классах культур составляет 77,78 %.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии

Выпуск журнала: Т. 11, 8

Номера страниц: 909-921

ISSN журнала: 1999494X

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Сибирский федеральный университет

Персоны

  • Safonova Anastasiia N. (Siberian Federal University)
  • Dmitriev Yegor V. (M.V. Lomonosov Moscow State University)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.