Библиотека института биофизики СО РАН

Главная

Базы данных

Труды сотрудников ИБФ СО РАН - результаты поиска

Вид поиска

Каталог книг и продолжающихся изданий библиотеки Института биофизики СО РАН

Иностранные журналы библиотеки Института биофизики СО РАН

Отечественные журналы библиотеки Института биофизики СО РАН

Каталог диссертаций ИБФ СО РАН

Труды сотрудников ИБФ СО РАН

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=Pixels<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Identification of vegetation types and its boundaries using artificial neural networks / M. Saltykov, O. Yakubailik, S. Bartsev // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering : Institute of Physics Publishing, 2019. - Vol. 537: International Workshop on Advanced Technologies in Material Science, Mechanical and Automation Engineering - MIP: Engineering-2019 (4 April 2019 through 6 April 2019, ) Conference code: 149243, Is. 6, DOI 10.1088/1757-899X/537/6/062001
Кл.слова (ненормированные):
Forestry -- Pixels -- Satellite imagery -- Vegetation -- Boreal forests -- Mixed forests -- Multi-spectral imagery -- Satellite images -- Spectral channels -- Trained neural networks -- Vegetation index -- Vegetation type -- Multilayer neural networks
Аннотация: The applicability of artificial neural networks (ANN) for the identification of vegetation types using satellite multispectral imagery was studied. The study was focused on the three main vegetation types found in the south of the Krasnoyarsk Region: mixed forest, boreal forest and grassland. Sentinel-2 satellite images were used as a data source for the neural networks. It was shown that vegetation type can be identified pixel-by-pixel using 12 spectral channels and simple feed forward ANN with good quality and reliability. Analysis of the input layer of the trained neural networks allowed several spectral bands to be selected that were the most valuable for the ANN decision and not used in the classic NDVI vegetation index. © 2019 IOP Publishing Ltd. All rights reserved.

Scopus,
Смотреть статью
Держатели документа:
Institute of Biophysics, FRC KSC SB RAS, Akademgorodok 50/50, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation
Institute of Computation Modeling, FRC KSC SB RAS, Akademgorodok 50/44, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation

Доп.точки доступа:
Saltykov, M.; Yakubailik, O.; Bartsev, S.

Найти похожие

Тематический навигатор

Другие библиотеки

Библиотека института физики

Центральная научная библиотека КНЦ СО РАН

Библиотека института химии и химический технологии

Библиотека института вычислительного моделирования

Библиотека института леса

Библиотека СФУ

Краевая научная библиотека

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)