DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2017.28.05

Геоінформаційна система ідентифікації кадрів при реконструюванні місцевості

Олександр Сергійович Куценко, Леонід Борисович Кащеєв, Микита Ігорович Мироненко

Анотація


Запропоновано алгоритм ідентифікації кадрів зображення місцевості, отриманого в процесі аерофотозйомки. Машинне навчання геоінформаціної системи здійснювалося за інформаційно-екстремальним алгоритмом. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання використовувався модифікований ентропійний критерій Шеннона, а як параметри навчання розглядалися контрольні допуски на ознаки розпізнавання та геометричні параметри гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання. Крім того, розроблено алгоритм функціонування геоінформаційної системи в режимі ідентифікації кадрів, який дозволяє за сформованими на етапі машинного навчання вирішальними правилами побудувати електронну карту місцевості із позначеними на ній зонами інтересу.

Ключові слова


геоінформаційна система; ідентифікація; машинне навчання; інформаційний критерій; вирішальні правила; зображення; електронна карта місцевості

Повний текст:

PDF

Посилання


Kussul N., Il’in N., Skakun S., Lavrenjuk A. Ocenka sostojanija rastitel’nosti i prognozirovanie ozimych kultur Ukrainy po sputnikovym dannym [Assessment of vegetation condition and prediction the productivity of winter crops in Ukraine using satellite data]. – Kiev, State Space Agency of Ukraine Publ., 2005. – 25 p.

Duda R. O., Hart P. E., Stork D. G. Pattern Classification : second ed. New York, John Wiley Publ., 2001. 738 p.

Dovbysh A. S. Osnovy proektuvannya intelektual'nykh system [Basics of designing intelligent systems: schoolbook]. Sumy, SumDU Publ., 2009. – 171 p.

Dovbysh A. S. Intelektual'ni informatsiyni tekhnolohiyi v elektronnomu navchanni [Intelligent information systems in training]. Sumy, SumDU Publ., 2013. – 172 p.

Izobrazhenie ajerofotos#emki [Image of aerial photography]. Available at: https://www.google.com.ua/search?q=%D0%B8%D0%B7%D0%B E%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0 %B8%D0%B5+%D0%B0%D1%8D%D1%80%D0%BE%D1%84% D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%81%D1%8A%D0%B5%D0%B C%D0%BA%D0%B8&espv=2&biw=1366&bih=662&tbm=isch&t bo=u&source=univ&sa=X&ved=0ahUKEwit8Y7g9TQAhVCDZoK HZPPBZcQsAQIGw&dpr=1#imgrc=lztQ1BHim75MsM%3A (accessed 14.05.2017).