COMPARATIVE ANALYSIS OF SUPERVISED METHODS FOR THE CLASSIFICATION OF MOUNTAIN FORESTS BASED ON SPACE IMAGERY FROM THE SATELLITE RAPIDEYE

Article Ukrainian OPEN
Шпак, А. В.; Нацiональний авiацiйний унiверситет (2016)
  • Publisher: Національний Авиаційний Університет
  • Subject: remote sensing; forest classification; supervised classification methods; minimum distance; Mehalanobis distance; RapidEye images; forestry. | УДК 528.77 | дистанционное зондирование; классификация лесов; контролируемые методы классификации; метод минимальных расстояний; метод расстояний Махаланобиса; снимки RapidEye; лесное хозяйство.

This article is consider thecurrent methods of supervised forest classification using multispectral RapidEye satellite imagery. The comparativeanalysis of Mahalanobis distance classification and minimum distance classification was made. Found that method ofMahalanobis distances is more efficient for forest classification. В статье рассматриваются современные методы контроли-руемой классификации лесов с использованием многоспектральных снимков спутниковой системы RapidEye.Проведен сравнительный анализ классификации методом минимальных расстояний и расстояний Махалано-биса. Установлено, что для классификации лесов более эффективным есть метод расстояний Махаланобиса. В статтi розглядаються сучаснi методи контрольованої класифiкацiї лiсiв з використанням багатоспектральних зображень супутникової системи RapidEye. Проведено порiвняльний аналiз класифiкацiї методом мiнiмальних вiдстаней та вiдстаней Махаланобiса. Встановлено, що для класифiкацiї лiсiв ефективнiшим є метод вiдстаней Махаланобiса.
Share - Bookmark