Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.psu.by/handle/123456789/36073
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКнязев, И. С.ru_RU
dc.contributor.authorСазонов, А. А.ru_RU
dc.contributor.authorСмыкович, Л. И.ru_RU
dc.contributor.authorKnyazev, I.en_EN
dc.contributor.authorSazonov, A.en_EN
dc.contributor.authorSmykovich, L.en_EN
dc.date.accessioned2022-11-29T12:24:03Z-
dc.date.available2022-11-29T12:24:03Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationКнязев, И. С. Анализ пространственной структуры земельного фонда национального парка «Нарочанский» по данным дистанционного зондирования / И. С. Князев, А. А. Сазонов, Л. И. Смыкович // Актуальные проблемы геодезии, картографии, кадастра, геоинформационных технологий, рационального земле- и природопользования [Электронный ресурс] : электрон. сб. материалов Междунар. науч.-техн. конф., Новополоцк, 9–10 июня 2022 г. / Полоц. гос. ун-т им. Евфросинии Полоцкой ; редкол.: канд. техн. наук Г.А. Шароглазова (отв. ред.) [и др.]. – Новополоцк : Полоц. гос. ун-т им. Евфросинии Полоцкой, 2022. – С. 52-58.ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.psu.by/handle/123456789/36073-
dc.description.abstractРассмотрены вопросы автоматизированного дешифрирования космоснимков. Объектом исследования выбран национальный парк «Нарочанский». Исследование выполнено на основе космических снимков спутникового аппарата Sentinel-2А. Применены модели машинного обучения: классификатор произвольных деревьев с обучением (random trees classifier); классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением (maximum likelihood classifier); классификатор опорных векторов с обучением (support vector machine classifier). Проведена оценка точности дешифрирования, сравнение данных с земельной информационной системой Республики Беларусь. Как наиболее точный и достоверный определен метод дешифрирования опорных векторов с обучением.ru_RU
dc.language.isoruru
dc.publisherПолоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкойru_RU
dc.titleАнализ пространственной структуры земельного фонда национального парка «Нарочанский» по данным дистанционного зондированияru_RU
dc.title.alternativeAnalysis of Land Cover Spatial Structure of the National Park "Narochanskiy" Based on Remote Sensing Dataru_RU
dc.typeArticleru_RU
dc.description.alternativeThe issues of automated interpretation of satellite images are considered. The object of the study was the national park "Narochansky". The study was performed on the basis of space images of the Sentinel-2A satellite.Applied machine learning models: classifier of random trees with training (random trees classifier); classifier by the method of maximum likelihood with training (maximum likelihood classifier); a support vector machine classifier with training. The estimation of decoding accuracy is carried out. The support vectors with training were determined as the most accurate and reliable.ru_RU
dc.citation.spage52ru_RU
dc.citation.epage58ru_RU
Appears in Collections:Актуальные проблемы геодезии, картографии, кадастра, геоинформационных технологий, рационального земле- и природопользования. 2022

Files in This Item:
File SizeFormat 
52-58.pdf563.94 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.