ЦЕЛЕВОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ РАСТИТЕЛЬНЫХ СООБЩЕСТВ ПО ДАННЫМ АВИАЦИОННОЙ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОЙ СЪЕМКИ И МНОГОСПЕКТРАЛЬНОГО СЕНСОРА ИСЗ QUICKBIRD

Исследуются методы тематической обработки данных авиационного гиперспектрального зондирования и сенсора ИСЗ Quickbird. Приводится описание данных дистанционного зондирования почвенно-растительных объектов на тестовом полигоне и на трассе полета вертолета носителя авиационного гиперспектрометра. Для исследования были выбраны три категории объектов: целевой растительный объект, фоновый растительный объект и почва. Использовались методы кластерного анализа данных на базе нейросети Кохонена и максимума правдоподобия. Показано, что данные гиперспектрометра обеспечивают получение более устойчивых результатов распознавания по отношению к выбору обучающих участков, чем данные сканера.