ИСТИНА

Данные гиперспектрального аэрокосмического зондирования (сотни спектральных каналов в области от 400 нм до 1000 нм) позволяют использовать тонкую структуру регистрируемых спектров для повышения информационного содержания обрабатываемых изображений. Большое число спектральных каналов усложняет проблему классификации природно-техногенных объектов по данным гиперспектрального зондирования, так как данные этих каналов могут быть линейно или нелинейно зависимы. Следствие взаимной зависимости каналов – неустойчивость решаемых систем алгебраических уравнений, относящихся к разным каналам и обучающим пикселям, которые характеризуют выбранные классы объектов. Требуется выделить определенный набор этих объектов на обрабатываемом гиперспектральном изображении путем представления всего множества измерительных данных в виде, удобном для визуализации пространственного распределения зарегистрированных пикселей, провести оконтуривание выделенных объектов с расчетом средних спектров и их изменчивости в пределах этих контуров и осуществить обучение используемого классификатора по соответствующей тестовой выборке.