Android-приложение для поиска дешевых авиабилетов: play.google.com
Главная -> Дистанционное зондирование

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 [127] 128 129

Многомерный анализ (multivariate analysis). Метод анализа данных, использующий многомерные взаимосвязи и соотноще-ния внутри данных для эффективного разделения. (См, разд. I. 3.)

Многоспектральный сканер (multispectral scanner). Датчик, построчного сканирования, который использует качающееся или вращающееся зеркало, диспергирующий механизм для выделения длин волн и сетку детекторов для одновременного, измерения энергии в нескольких диапазонах длин волн, часто в ряде спектральных диапазонов. Движение платформы обычно обеспечивает перемещение сканера вдоль траектории полета.

Набор данных (data set). Определенная совокупность связанных элементов данных, используемая для конкретной задачи; может включать данные из многих источников и в нескольких форматах. -

Неконтролируемая классификация (unsupervised classification). Процесс, реализуемый на ЭВМ, благодаря которому каждый вектор измерений присваивается классу в соответствии с данным правилом решения, для которого в отличие от контролируемой классификации возможные классы были определены на основе собственных характеристик данных, а не обучающих выборок. (См. Кластерный анализ.)

Неселективное рассеяние (normal assumption). Рассеяние электромагнитной энергии частицами в атмосфере, которые намного больше длин волн энергии, что вызывает одинаковое рассеяние энергии на всех длинах волн.

Обработка в реальном масштабе времени (real-time processing). Способ обработки данных, при котором все операции анализа данных производятся в то же самое время и с той же самой скоростью, что и их получение.

Область решения (decision region). Область в пространстве измерений, соответствующая данному классу; она определяется с помощью дискриминантных функций и используется для классификации векторов данных, когда неизвестно, к какому классу они принадлежат.

Обучающие выборки (training samples). Выборки данных известной принадлежности к классу, которые служат для определения границ решения в пространстве измерений или признаков до классификации всего множества векторов данных сцены. (См. разд. III. 3.)

Общее поле зрения (total field of view или swath width).. Полный плоский угол или линейное расстояние на Земле в поле зрения многоспектрального сканера в поперечном направлении (в направлении, поперечном к направлению движения платформы датчика).

Объект, цель (target). Часть земной поверхности, которая путем отражения или излучения вызывает радиацию, измеряемую системой дистанционного зондирования.



Оптико-механический сканер (optical mecnanical scanner). См. Многоспектральный сканер.

Оптические длины волн (optical wavelengths). См. Электромагнитный спектр.

Отбор признаков (feature selection). См. Выделение признаков.

Отношение сигнал/шум (signal-to-noise ratio). Отношение

уровня мощности сигнала, несущего информацию, к уровню мощности шума. (См. разд. П. 6.)

Отражательная способность, коэффициент отражения (reflectance). Мера способности поверхности отражать энергию; .в частности, отношение отраженной энергии к падающей. На отражательную способность влияет не только природа самой поверхности, но угол падения и угол зрения.

Отражательный диапазон длин волн (reflective wavelengths). Такие длины волн в оптической части электромагнитного спектра, в которых энергия, доступная для дистанционного зондирования, главным образом получается отражением солнечного излучения; Область длин волн от 0,3 до 3,0 мкм.

Отражательный инфракрасный (reflective infrared). Часть электромагнитного спектра приблизительно от 0,72 до 3,0 мкм. Часто подразделяется на ближний и средний инфракрасный.

Первичные данные (primary data). Данные, собранные датчиками дистанционного зондирования. (См. также Дополни-тельные данные, Эфемерные данные, Справочные данные).

Плотность (density). В оптическом изображении это поточечная мера степени почернения; часто используется в более общем смысле и относится к относительным интенсивностям данных дистанционного зондирования.

Плотность потока излучения (radiant flux). Поток энергии излучения в единицу времени; мощность излучения.

Поглощательная способность (absorptance). Мера способности поверхности поглощать падающую на нее энергию, часто на определенных длинах волн.

Полоса поглощения (absorption band). Диапазон длин волн, :в котором энергия излучения поглощается определенным материалом, который может находиться на поверхности Земли или в атмосфере. Например, полоса поглощения воды расположена в диапазоне длин волн около 2,6 мкм; солнечная энергия вблизи этого диапазона поглощается водой, присутствую--вдей как в атмосфере, так и в объектах поверхности Земли, на которые она падает.

Полоса пропускания (pass band). Диапазон длин волн, в котором датчик может получить и измерить электромагнитную энергию. В фотографической системе чувствительность может регулироваться благодаря использованию оптических фильтров и характеристик чувствительности пленки; в сканере- благодаря расчету диспергирующей системы датчика и детекторов.



Пользователь системы (system user или user). Потребитель информации, получаемой системой обработки данных.

Поток данных (data flow). Путь и способ передачи данных через систему дистанционного зондирования от момента сбора данных до их анализа и использования.

Правило решения (правило классификации) [decision rule (or classification rule)]. Критерий, используемый для определения дискриминантных функций для классификации, например,, правило ближайшего соседа, правило минимального отклонения от среднего значения, правило максимума правдоподобия.

Предварительная обработка (preprocessing). В системе дистанционного зондирования это обработка данных, полученных датчиком для получения формы, приемлемой для банка данных и последующих функций обработки; может также включать геометрическую и радиометрическую калибровку, улучшение и другие преобразования.

Признак (feature). В распознавании образов это одно из измерений образа или результат математического преобразования таких измерений; часто в дистанционном зондировании это-измерение отражательной способности в одном канале датчика. Количество признаков, относящихся к образу, определяет его-размерность.

Программное обеспечение (software). Машинные программы,, которые управляют компонентами аппаратуры системы обработки данных: включает системные управляющие программы,, процессоры языков программирования, средства обработки данных и программы анализа данных.

Проектировщик системы (system designer). Лицо, ответственное за детальное определение компонент и за работу системы обработки данных, точно определяющее программное обеспечение и аппаратуру для наиболее эффективного проектирования системы для конкретного назначения.

Пространственная информация (spatial information). Информация, переданная через пространственные изменения спектральных характеристик (или других физических переменных), описывающих сцену.

Радиационный выход энергии (radiant exitance). Мера энергии излучения на единицу площади от исследуемого объекта или поверхности. (См. разд. П. 1.)

Радиометрические преобразования (radiometric transformations). Преобразования данных, в процессе которых необработанные многоспектральные данные представляются в виде радиометрически согласованного множества измерений. Радиометрические преобразования могут использоваться для компенсации неправильной работы системы датчиков или изменений окружающей среды. (См. разд. IV. 4.)

Размерность данных (data dimensionality). Число переменных (каналов, например), имеющих в наборе данных. Термии



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 [127] 128 129



0.0156
Яндекс.Метрика