Классификация земных покровов по радиолокационным изображениям на основе методов статистического текстурного анализа
Диссертация
Сравнение предлагаемых методов, основанных комбинации на статистического текстурного анализа, нейронных сетей и метода главных компонент с классическими методами классификации, основанных на интенсивности отраженного сигнала и байсевском классификаторе, показало эффективность приведенного подхода. Изложенные методы дают более высокую точность классификации природных и антропогенных объектов… Читать ещё >
Список литературы
- Айвазян С.А., Бухштабер В. М. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.
- Анил К. Джейн. Введение в искусственные нейронные сети // Открытые системы. 1997. — N4. — С. 16−24.
- Ахметьянов В.Р., Пасмурнов А. Я. Обработка радиолокационных изображений в задачах дистанционного зондирования Земли. // Зарубежная радиоэлектроника N 1, 1987. стр. 70−81
- Барцев С.И. Некоторые свойства адаптивных сетей (программая реализация). Красноярск: Институт физики СО АН СССР, — 1987.
- Белокуров A.A. Методы сглаживания спекл-шума на радиолокационных изображениях земной поверхности. // Зарубежная радиоэлектроника N 6, 1990. стр. 26−36.
- Бельчинский Г. И., Коробков Н. В. Использование искусственных нейронных сетей для анализа спутниковых данных дистанционного зондирования // Исслед. Земли из Космоса. 1998. -N 4. — С. 111−120.
- Веденов A.A. Моделирование элементов мышления. М.: Наука, 1988.
- Воросы статистической теории распознавания. Под редакцией Б. В. Барского. «Советское радио», 1967.
- Галушкин А.И., Фомин Ю. И. Нейронные сети как линейные последовательные машины. М.: Изд-во МАИ, 1991.
- Ю.Горбань А. Нейроинформатика и ее приложения. Открытые системы, N 0405, 1998.
- П.Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. // Новосибирск: Наука, 1996.
- Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП «ПараГраф», 1990.
- Джеффри Е. Хинтон. Как обучаются нейронные сети. // В мире науки, 1992, N 11−12, с. 103−107.
- Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. // Издательство «МИР», Москва, 1976, 507 с.
- Евтюшкин A.B., Комаров С. А., Лукьяненко Д. Н., Миронов В. Л. Классификация земных покровов по радиолокационным изображениям. Оптика атмосферы и океана, 10. N 12 (1997), стр. 1−5.
- Зайцев В. В, Зайцев Вл. В., Трошкин Д. В. Экспериментальное исследование алгоритмов фильтрации спекл-шума на радиолокационных изображениях. // Исследование Земли из Космоса, N 6, 1994, стр. 30−41.
- Захаров А.Е., Назаров Л. Е. Классификация типов лесов на основе анализа текстурных характеристик радиолокационных изображений РСА SIR-C // Исслед. Земли из Космоса. -1998. N 2. — С. 102−109.
- Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник // Под ред. Д.А. Поспелова- М.: Радио и связь, 1990.-304 с.
- Козлов А. И. Поляризационные характеристики радиолокационных целей. // Труды XI Всероссийской школы-конференции по дифракции и распространению волн. Москва, МГУ, 1998, Стр. 51−61.
- Космический радар с синтезируемой апертурой: настоящее состояние и будущее направления. Отчет комитета по изучению космического пространства Земли. Национальное управление по аэро- и космической науке и технике, США, 1995.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 2. М.: Сов. Радио, 1975.
- Лукьяненко Д.Н. Автоматическое дешифрирование лесных массивов по радиолокационным изображениям. Труды XI Всероссийской школы-конференции по дифракции и распространению волн. Москва, МГУ, 1998, Стр. 226.
- Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: «Мир», 1991.
- Методы нейроинформатики: Сб. Научн. тр. / Под ред. А. Н. Горбаня. -КГТУ, Красноярск, 1998. 205 с.
- Неймарк Ю.Н. Многомерная геометрия и распознавание образов. Соросовский образовательный журнал, N 7, 1996.
- Неймарк Ю.И., Баталова З. С. Распознавание образов и медицинская диагностика. М.: Наука, 1972.
- Никольский В.В. Электродинамика и распространение радиоволн. М.: «Наука», 1973.
- Патрик Э. Основы теории распознавания образов. Москва «Советское радио».- 1980.-408 с.
- Петренко A.A. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС. Методы нейроинформатики: Сб. Научн. Трудов / Под ред. А. Н. Горбаня, КГТУ, Красноярск, 1998.
- Позин И.В. Моделирование нейронных структур. М.: Наука, 1970
- Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х томах. Пер. с анг. М.: Мир, 1982. кн.1−312 е., кн.2−480 с.
- Родионова Н.В. Влияние числа градаций уровней яркости на текстурные признаки радиолокационных изображений // Исслед. Земли из Космоса. -1994,-N6.-С. 59−64.
- Родионова Н.В. Статистический текстурный анализ радиолокационных изображений, полученных с ИСЗ «АЛМАЗ» // Исслед. Земли из Космоса. -1994. -N 2. С. 26−29.
- Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. -М.: Мир, 1992.
- Фролов A.A., Муравьев И. П. Информационные характеристики нейронных сетей. М.: Наука, 1988.
- Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации. М.: Наука, 1995 г.
- Школьный Л.А., Глазков С. Л. Математическая модель и статистические характеристики спекл-структур радиолокационных изображений, получаемых радиолокаторами с синтезированной апертурой // Радиотехника. 1990. N2. Стр. 3−8.
- Эшби У.Р. Конструкция мозга. М.: ИЛ, 1962.
- Яншин В., Калинин Г. Обработка изображений на языке Си для IBM PC: алгоритмы и программы. М.: Мир, 1994. — 240 стр.
- Baikalova T.N., Kazantsev K.Y., Komarov S.A., Lukyanenko D.N., Mironov V.L., Yevtyushkin A.V., Yushakov V.N. Analysis of forest regions by SAR and Optical images. IGARSS'98.
- Bernie Goze B., Bouncher Jean-Marc. Pyramidal contextual classification of SAR images. IGARSS'95. V. II. P. 913−917.
- Braldi A., Paramiggini F. A self-organizing neural network to categorize a random input sequence of multivalued vectors // IGARSS'95, v. II, p. 1258−1261.
- Campbell J.B. Introduction to Remote Sensing. New York: Guilford, 1987, 5511. P
- Carpetter G.A., Grossberg S., Markuzon N. Fuzzy ARTMAP: A neural network architecture for incremental supervised learning of analog multidimensional maps // IEEE Trans. Geosci. And Rem. Sens. Neural Network. 1992. V. 3. P. 698−713.
- Daudyal Dipak R., Apisit Eiumnoh, Josef Aschbachar. Textural Information in SAR Images for Land-Cover Application // IGARS'95, v. II, p. 1020−1022.
- Dobson M. C., Pierce L. E., Ulaby F. T. Land-cover classification and estimation of terrain attributes using synthetic aperture radar. Rem. Sens. Environ., 1995, vol. 51, No. l, pp. 199−214.
- Drieman J.A. Forest cover typing and clearcut mapping in Newfoundland with C-band SAR., 1994, Can. J. Rem. Sens., vol. 20, pp. 11−16.
- Drucker Harris, Cun Yann Le, Improving Generalization Performance Using Backpropagation // IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 3, N 5, 1992, pp. 991−997.
- Fernandes David. Segmetation of SAR Images with Weibull Distribution // IGARSS'98
- Foody G.M., McCulloch M.B., Yates W. B. Crop classification from C-band Polarimetrie radar data. Int. J. Rem. Sens., 1994, vol. 15, pp. 2871−2885.
- Fukuda Seisuke, Hirosawa Haruto. Land Cover Classification from Multifrequency Polarimetrie Synthetic Aperture Radar Data Using Wavelet-Based Texture information // IGARSS'98
- Fukue Kiyonari, Haruhisa Shirnoda, Toshibumi Sakata. Spatial Landcover Classification Using a Neural Network Driven by Co-occurrence Matrix for Landcover Elements // IGARSS'98
- Fung A.K. Microwave Scattering and Emission Models and Their Application. Boston-London: Artech House Inc., p. 573 + xvi. 1994.
- Hagg Wilhelm, Segl Karl, Sties Manfred. Classification of Urban Areas in multi-date ERS-1 images using Srtuctural Features and a Neural Network. IGARSS'95, v. II, p. 901−903.
- Haralick R. M. Statistical and structural approaches to texture // Proc. IEEE. 1979. V. 67. N5. P. 786−804.
- Haralick R.M., Shanmugan K., and Dinstein I. Textural Features for Image Classification. // IEEE Transactions on system, man, and cybernetics. 1973. Vol. SMC-3. — N 6. — P. 610−621.
- Hertz J., Krogh A., Palmer R.G., Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Weslay, Reading, Mass., 1991.
- Hiroshi Murai, Sigeru Omatu, Shunichiro Oe. Remotely Sensed Data analysis Using Two Neural Networks and Its Application to Land Cover Mapping // IGARSS'98
- Karam M.A., Fung A.K., Lutae Y.M.M. Electromagnetic wave scattering from some vegetation samples // IEEE Trans. Geosci. and Rem. Sens. 1988. — V.26. -N6. — P.799.
- KOUSKOULAS Yanni, PIERCE Leland, ULABY Fawwaz T., DOBSON M. Craig. Classification of Short Vegetation Using Multifrequency SAR // IEEE International Geoscience and Re-mote Sensing Symposium Proceedings, 1999.
- Lee J. S. Speckle Suppression and Analysis for Synthetic Aperture Radar Images // Proc. SPIE International Conference on Speckle. 1985. V. 556. p. 157−165.
- Lee J. S. Speckle Analysis and Smoothing of Synthetic Aperture Radar Images // Computer Graphics and Image Processing. 1981. V. 17. N 1. P. 24−32.
- Liew Soo Chin, Hock Lim. Texture analysis of SAR images // IGARS'95, v. II, p. 1412.
- McCulloch W.S., Pitts W. A logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity, Bull. Mathematical Biophysics, Vol. 5, 1943, pp. 115−133.
- Minsky M., Papert S. Perceptrons, MIT, Press, Cambridge MA, 1969.
- Mimnsky M., Papert S. Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, MIT Press, Cambridge, Mass., 1969.
- Pal Sankar K., Sushmita Mitra. Multilayer Perceptron, Fuzzy Sets, and Classification // IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5, 1992, pp. 683−696.
- Petrowski Alain, Dreyfus Gerard, Girault Claude. Performance Analysis of a Pipelined Backpropagation Parallel Algorithm // IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 4, N 6, 1993, pp. 970−981.
- Pierce Lefand E., Bergen Kathleen, Dobson M. Graig, Ulaby Fawwaz T. LandCover Classification using SIR-C/X-SAR Data. IGARSS'95, v. II. P. 918−920.
- Ricard Michael R., Crawford Melba M. Multiscale Hierarchical of Wetland Environments Using SAR Data // IGARSS'98
- Rignot E. C., C. Williams, J. B. Way, and L. Viereck. Mapping of forest types in Alaskan boreal forests using SAR imagery. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens., 1994, vol. 32, pp. 1051−1059.
- Tzeng Y.C., Chen Z., Kao K. S., Funk A. K. A dynamic learning network for remote sensing applications //IEEE Trans. Geosci. and Rem. Sens. 1994. V. 32. P. 1096−1103.
- Ulaby F.T., Kouyate F., Brisco В., Williams T.H.L. Textural information in SAR images // IEEE Trans. Geosci. and Rem. Sens. 1986. — Y.24. — N2. — P.235.
- Van Zyl J.J., Burnette C. F. Baysian classification of Polarimetrie SAR images using adaptive a priori probabilities, Int. J. Rem. Sens., 1992, vol. 13, pp. 835−840.
- Visual С++ 5.0. Руководство разработчика.: Пер. С англ. / Д. Беннет, С. Маконин, В. В. Мейфилд и др. К.- М.- СПб: Диалектика, 1998. — 768 с.
- Walessa Marc. Texture preserving Despeckling of SAR Images using GMRFs // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium Proceedings, 1999.
- Weishampel J. F., G. Sun, J.K. Ranson, D. LeJune, and H.H. Shugart. Forest textural properties from simulated microwave backscatter: the influence of spatial resolution, 1994, Rem. Sens. Environ., vol. 47, pp. 120−131.
- Zaitzev A.N., Rozanov O.V. The Forest Classification and Monitoring in Yamal-Nenetz Region, Western Siberia. // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium Proceedings, 1999.
- Zurada J.M. Introduction to Artifical Neural Systems, St. Paul, MN: West, 1992/ P. 163−250.