Главная – Журналы – Автометрия 2022 номер 1

Гиперспектральный метод анализа земной поверхности весьма эффективен при решении проблем классификации как объектов, находящихся на ней, так и состояния этих объектов (например, сельскохозяйственных культур). Однако полномасштабный гиперспектральный анализ - очень дорогая процедура, и вполне объяснимы поиски путей её удешевления. Самый логичный способ - это сокращение числа спектральных составляющих (признаков классификации) путём выбора (или формирования из них) наиболее информативных. Предлагается осуществлять его путём применения нейросетевых технологий. На примере обработки 200-канального гиперспектрального изображения показано, что сокращение размерности пространства признаков с использованием указанных технологий позволяет достичь при классификации высоких значений точности, превосходящих получаемые при применении известных методов.