Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/54995| Назва: | A new data combination approach in UAV-based remote sensing problems in case of conflicting sources of information |
| Інші назви: | Новий підхід до комбінації даних у проблемах дистанційного зондування на базі БПЛА у разі суперечливих джерел інформації |
| Автори: | Альперт, Софія Іоганівна |
| Ключові слова: | remote sensing evidence theory combination rules conflicting data Dempster’s rule дистанційне зондування теорія доказів правила комбінації суперечливі дані правило Демпстера |
| Дата публікації: | 2022 |
| Видавництво: | National Aviation University |
| Бібліографічний опис: | Alpert S. A new data combination approach in UAV-based remote sensing problems in case of conflicting sources of information // Polit. Challenges of science today. Environmental safety, engineering and technologies : abstracts of XXII International conference of higher education students and young scientists. – National Aviation University. – Kyiv, 2022. – 4-5 P. |
| Короткий огляд (реферат): | Nowadays UAV (unmanned aerial vehicles) give new opportunites for solution different remote sensing problems, such as: ecological monitoring, surveying mines, forest classification and others [1]. Information fusion is a one of most difficult procedures in land-cover classification, using UAV-based Remote Sensing. But a lot of known combination approaches yield illogical results, when sources of information highly conflict with each other Нині БПЛА (безпілотні літальні апарати) дають нові можливості для вирішення різноманітних проблем дистанційного зондування, таких як: екологічний моніторинг, геодезична робота шахт, класифікація лісів та інші [1]. Злиття інформації є однією з найскладніших процедур у класифікації земного покриву з використанням дистанційного зондування на основі БПЛА. Але багато відомих комбінованих підходів дають нелогічні результати, коли джерела інформації сильно конфліктують один з одним |
| Опис: | 1. Alpert, М.І., Alpert, S.І., 2021. A new approach to accuracy assessment of land-cover classification in UAV-based Remote Sensing. XXth International Conference “Geoinformatics: Theoretical and Applied Aspects”, Kiev, pp. 1–5; 2. Lein, J. K., 2003. Applying evidential reasoning methods to agricultural land cover classification. Int. Journal of Remote Sensing, 24 (21), pp. 4161–4180; 3. Popov, M., Alpert, S., Podorvan, V., Topolnytskyi , M., Mieshkov, S., 2015. Method of Hyperspectral Satellite Image Classification under Contaminated Training Samples Based on Dempster-Shafer’s Paradigm. Central European Researchers Journal, 1 (1), pp. 86–97. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/54995 |
| Розташовується у зібраннях: | Політ. Аерокосмічна геодезія та землеустрій. 2022 |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Альперт Софія.pdf | Thesis | 327.59 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.