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

Продолжение табл. IV.4

Виды обработки

Цель обработки

Ссылка на литературу

Фильтрация с использованием оператора Лапласа

Восстановление данных

Корректировка конечной апертуры (коррекция за крен)

б. Статистический анализ

Гистограмма

Корреляционный анализ Вычисление средних векторов, ковариационных матриц

Преобразование по соб-<;твенным векторам Составление плана выборок

7. Кластерный анализ

•8. Выделение признаков

Отбор признаков Комбинация линейных признаков Отношения

Сегментация изображений

Текстурный анализ Анализ пространственных частот (Фурье-анализ)

*.9. Контролируемая классификация

Линейная

Квадратичная (гауссова) Непараметрическая Выборочная (на одно лоле)

10. Неконтролируемая .классификация

Усиление контуров

Поправка на прерывность датчика или системы данных Уменьшение размытости, вызванной ограниченной оптической системой

Характеристика классов, отбор обучающих выборок, разработка классификатора

Прослеживание внутриканальных частот

Выявление связей между каналами Получение выборочных статистик I и П порядков для выборок и гауссова приближения для функций плотности

Факторный анализ, выделение признаков

Отбор обучающих и тестовых данных

Определение спектрально похожих классов данных, неконтролируемая классификация

Уменьшение размерности для улучшения эффективности вычислений; усиление отличительных признаков Уменьшение размерности Уменьшение размерности

Улучшение распознаваемости Улучшение распознаваемости

Улучшение распознаваемости Улучшение распознаваемости

Распределение по категориям (классификация) данных по типам покры тия земли

(см. 7w Кластерный анализ)

29, 38

39 40

41, 42. 43

30, 44, 45, 46

30, 48 40. 49

10, 50 51, 52

53 17, 54

47, 55, 56, 57

58 30, 56

59 30, 52



Продолжение табл. IV.4

Цель обработки

Ссылка на

Виды обработки

литературу

11. Представление ре-

Задание формата результатов для

3, 60

зультатов

удовлетворения требований пользова-

теля или аналитика

Формат изображения

Представление в виде карт для анализа, оценки или использования в

30, 61

Построчная печать ЭЛТ

виде конечной продукции

Пленка

Графопостроитель

Аннотация

Табличный формат

Количественное суммирование для анализа, оценки или использования пользователем в виде конечной про-

дукции

30, 62

Измерения площади

Оценки площади

Оценка точности

Анализ отклонений

(Интерактивное) хране-

Возможность для пользователя за-

64, 65

ние и воспроизведение

прашивать систему и обрабатывать данные в неавтономном (on-line) режиме

ванная нестабильность электроники системы. Иногда делается поправка на изменения параметров окружающей среды, таких, например, как изменения уровня освещенности во время сбора данных.

Выходные данные системы сбора данных обычно преобразуются в интервал значений, который является наиболее удобным для носителя записи. Радиометрическое преобразование может быть использовано для абсолютной калибровки данных, т. е. для обращения процессов преобразования и восстановления единиц энергии, измеренных датчиком.

Геометрические преобразования изменяют геометрию изображения либо для корректировки геометрических искажений, вносимых системой сбора данных, либо для удовлетворения особых требований пользователя системы. Одни геометрические искажения возникают вследствие ограничений на точность, с которой можно регулировать положение датчика, другие являются следствием небольших дефектов оптической системы датчика. Но эти искажения могут быть устранены или существенно уменьшены с помощью соответствующей обработки, если имеются данные, которые характеризуют положение датчика и его геометрию изображения.

Совмещение - это термин, используемый для обозначения процесса геометрического выравнивания одного множества данных относительно другого. Второе множество «данных» может быть справочным шаблоном, например, картой. Как только это



выравнивание выполнено, относительно просто осуществить доступ ко всем имеющимся согласованным данным, соответствующим любой данной наземной точке. Существует большое раз-Бообразие данных, которые можно было бы совместить. Например, кроме данных, снимаемых датчиком при повторных проходах его над одним и тем же районом, можно указать тип почвы, топографические параметры, метеорологические данные и данные о землепользовании.

Представление данных - забота аналитика, которому необходимо видеть или каким-либо другим способом непосредственно взаимодействовать с данными дистанционного зондирования, что является частью процесса анализа данных. Формы представления данных в значительной степени зависят от характера приложения и от деталей используемой процедуры анализа. Практические формы представления данных во многом зависят от имеющегося оборудования (алфавитно-цифровое печатающее устройство, электростатическое печатающее устройство, цветной дисплей и т. д.).

Сжатие данных, вероятно, особенно важное свойство обработки, поскольку обычно приходится обрабатывать большие объемы данных, получаемых системами дистанционного зондирования. Сжатие данных возможно в любой точке системы, в которой способность формата данных нести информацию больше действительного объема информации. Путем уменьшения или сжатия формата данных в таких точках можно понизить требования к передаче данных, хранению или обработке в системе, что в конечном итоге может привести к снижению стоимости системы в целом.

Улучшение изображений - термин, который понимается по-- разному. В самом узком смысле слова улучшение изображений обозначает процессы, которые улучшают визуальное качество данных, представленных в виде изображений. В самом широком смысле слова улучшение изображений может относиться к любому процессу, который дает какое-либо улучшение любой разновидности данных, представленных в виде изображений. Последнее звучит настолько всеобъемлюще, что содержит все из обсуждавшихся до сих пор функций обработки и многие из тех, которые будут еще рассмотрены. Показав читателю многообразие использования этого термина, мы обратимся к принципу, что во всем хороша умеренность, и остановимся где-нибудь между этими двумя крайностями, что более точно определяется элементами табл. IV.4.

Все процессы улучшения изображений, перечисленные в таблице, улучшают визуальное качество данных в виде изображений. Но многие из них могут быть полезными безотносительно того, действительно ли данные должны быть визуализированы. Например, операции фильтрации, выполняющие подчеркивание контуров, могут быть частью более сложной процедуры, которая определяет местонахождение объектов в данных до анализа



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