АНАЛІЗ НЕОДНОРІДНИХ ТЕКСТУР ПОСІВНИХ ПЛОЩ НА ОСНОВІ ОЦІНКИ СУМІШІ РОЗПОДІЛІВ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.28.9673Ключові слова:
обробка даних, аналіз, цифрове зображення, аерофотозйомка, розділення сумішей, алгоритм, метод моментів, сплайн, програмне забезпеченняАнотація
Розглянуто окремий випадок обробки і аналізу цифрових даних аерофотозйомки сільськогосподарських територій, коли на певній ділянці поля можна ідентифікувати складну текстуру, що складається з двох одномодальних розподілів інтенсивностей. Введено поняття функції врожайності, що побудована на основі процедури відтворення суміші та відсотку «зеленої» складової. На основі аналізу неоднорідних текстур отримано оцінку суміші розподілів неоднорідної текстури та побудовано візуальне представлення функції врожайності сільськогосподарської ділянки поля. Представлено алгоритм побудови такого представлення, що базується на оцінці методом моментів суміші двох нормальних розподілів та використанні двовимірного сплайну на основі В-сплайнів 2-го порядку при розділенні ділянки на окремі сектори для побудови загальної мапи розподілу врожайності на ділянці. Приведено результати дослідження зі зразками роботи побудованого програмного забезпечення та висновки про дослідження, перспективи подальшої роботи.
Посилання
Курочкін В. М. Система «Elfintest» обробки даних моніторингу довкілля на основі кластеризації / В. М. Курочкін // Наукоємні технології, № 2 (26). — К. : НАУ, 2015. — С. 127–133.
Назаров А. Л. «Приближенные методы разделения смесей вероятностных распределений»: дис. канд. ф.-м. наук: 01.01.05 / Алексей Леонидович Назаров. — М., 2013. — С. 111.
Jain K. A. Algorithms for clustering data / K. A. Jain, C. R. Dubes. — Мichigan: Мichigan State University, 1998. — С. 334.
Newcomb S. A generalized theory of the combination of observations so as to obtain the best result // American Journal of Mathematics, Vol. 8, No. 4. [Електронный ресурс] — 1886. — P. 343–366.
Режим доступа: http://www.jstor.org/stable/2369392
Pearson K. Contributions to the Mathematical Theory of Evolution // Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Vol. 185. [Електронный ресурс]. — 1894. — P. 71–110. — Режим доступа:
http://rsta.royalsocietypublishing.org.
McLachlan G. Finite Mixture Models. // G. McLachla, D. Peel // Wiley series in probability and statistics: Applied probability and statistics. —
[Електронный ресурс] — Wiley, 2004. — Режим доступа:
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/0471721182.fmatter/pdf.
Васильев Ф. П. Методы оптимизации. — М. : Изд-во «Факториал Пресс», 2002. — С. 824.
Королёв В. Ю. ЕМ-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных рспределений. — [Електронный ресурс] – 2007. – Режим доступа:
http://www.super.tka4.org/materials/lib/Articles-Books/Speech%20Recognition/EMbook.pdf.
Мозговая И. В. Сравнительный анализ вычислительных схем восстановления смесей распределений / И. В. Мозговая // Придніпровський науковий вісник. — № 67 (134). — Д. : Наука і
освіта, 1988. — С. 51–54.
Приставка П. О. Поліноміальні сплайни при обробці даних / П. О. Приставка. — Д. : Вид-во Дніпропетр. ун-ту, 2004. — С. 236.
