Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.129.211.87
    [SESS_TIME] => 1713476740
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => cdfdfd9486db16ea2c76120316d9c99f
    [UNIQUE_KEY] => 795a15ff96513034e76c56409c1b4e07
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Оптика атмосферы и океана

2014 год, номер 7

Статистическая модель текстурных признаков перистой облачности по спутниковым снимкам MODIS

В.Г. АСТАФУРОВ1,2, Т.В. ЕВСЮТКИН1, К.В. КУРЬЯНОВИЧ1, А.В. СКОРОХОДОВ1
1Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1
astafurov@iao.ru
2Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 634050, г. Томск, пр. Ленина, 40
Ключевые слова: перистые облака, текстурные признаки, статистическая модель, классификация, спутниковые данные
Страницы: 640-646
Подраздел: ТЕМАТИЧЕСКИЙ ВЫПУСК

Аннотация

Сформирована система информативных текстурных признаков для изображений различных типов перистой облачности на спутниковых снимках MODIS с разрешением 250 м. Для описания текстуры применяются методы: Gray-Level Co-occurrences Matrix, Gray-Level Difference Vector и Sum and Difference Histograms. Определены законы распределения, описывающие флуктуации текстурных признаков, и найдены оценки их параметров. Приводятся и обсуждаются результаты классификации подтипов перистой облачности с использованием нейросетевых технологий.