|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Распознавание образов в задачах картографирования рельефа сушистатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАКСтатья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
- Автор: Харченко С.В.
- Журнал: Известия Российской академии наук. Серия географическая
- Том: 87
- Номер: 1
- Год издания: 2023
- Издательство: ФГБУ "Издательство "Наука"
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 1
- Последняя страница: 15
- Аннотация: В статье рассмотрено современное состояние методов распознавания образов для автоматического и полуавтоматического составления геоморфологических карт. В настоящее время среди специалистов в области морфометрии и математического моделирования рельефа широко распространено мнение, что экспертные знания и правила, используемые для создания таких карт, могут быть описаны количественно и представлены алгоритмически. Основные нерешенные пока удовлетворительно проблемы автоматизации картографирования рельефа: распознавание морфологически идентичных форм разного генезиса, выработка критериев перехода от морфологических к возрастным и генетическим характеристикам поверхностей, превентивный подбор оптимальной детальности данных дистанционного зондирования (не всегда наиболее детальные данные оказываются эффективнее всего в модели), выбор и обоснование весовых коэффициентов количественных переменных. Приведены примеры использования нескольких методов распознавания образов в геоморфологии вообще и геоморфологическом картографировании: обобщенных линейных моделей, классификаций деревьев решений, искусственных нейронных сетей и некоторых других методов, включая “компьютерное зрение”. Показано, что точность различных моделей в отношении распознавания форм рельефа (равно как и геологических структур) составляет порядка 50–70%, реже больше. В то же время, распознавание конкретных форм, в зависимости от исходных данных и степени выраженности на них признаков данных форм рельефа, может иногда быть даже абсолютной (100%), но чаще всего точность при тестировании находится в пределах 90%.
- Добавил в систему: Харченко Сергей Владимирович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | IGE0192.pdf | IGE0192.pdf | 6,3 МБ | 4 июля 2023 [xar4enkkoff] |