ИСТИНА

Гиперспектральное аэрокосмическое зондирование является одним из наиболее перспективных направлений дистанционных методов исследования поверхности Земли. Преимущество данного подхода состоит в возможности использования подробной информации о спектральных характеристиках обследуемого объекта в пределах заданной точности. Общей проблемой стандартных алгоритмов классификации является потеря способности к обобщению при использовании большого количества спектральных каналов. Построение их робастных модификаций и применение методов оптимизации набора используемых каналов может приводить к потере значимой информации в случае, когда обрабатываемая сцена содержит значительное количество разнородных объектов, классификация которых происходит в различных спектральных диапазонах. В данной работе предлагается методика классификации с использованием адаптивной оптимизации, которая в большой степени должна позволить решить данную проблему.