Using module neyron networks for categorization satellite given

Authors

  • Е. В. Насуро Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.9154

Abstract

Happens to the comparative feature a result using different neyronetworks architectures to task of the categorizations of the landscape on satellite picture. It Is Offered module architecture neyro to network. The Described results of her(its) using for categorization of the greater volumes data

References

NASA Landsat 7, http://landsat.gsfc.nasa.gov

National Land Cover Data (NLCD) [http://www.epa.gov/mrlc/nlcd.html]

Strahler Alan, et al. MODIS Land Cover and Land-Cover Change, Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD), Version 5.0, 1999. - 72 p.

Belward A.S., Estes J.E., Kline K.D. The IGBP-DIS Global 1-km Land-Cover

Data Set DISCover: A Project Overview// Photogram. Eng. Remote Sens. — 1999. — 65, — P. 1013-1020.

N. Kussul, S. Skakun, O. Kussul. Comparative Analysis of Neural Networks and Statistical Approaches to Remote Sensing Image Classification // International Scientific Journal of "Computing". - 2006. - Vol. 5, Issue 2. - P. 93-99.

Hacypo E.B. Нейросетевая модификация метода оценки биоразнообразия // Кибернетика и вычислительная техника, - 2006. - выпуск 152. С. 61-69.

Скакун С.В., Hacypo Е.В., Лавре- нюк А.Н., Куссуль О.М. Анализ применимости нейронных сетей для классификации спутниковых данных // Проблемы управления и информатики, 2007. - №2. -С.105-117

Landsat-7 Science Data User's Handbook. -

http://ltpwww.gsfc.nasa.gov/IAS/handbook/ handbook toc.html

Issue

Section

Статті