Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/20062
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБурштинська, Х. В.-
dc.contributor.authorПоліщук, Б. В.-
dc.contributor.authorКовальчук, О. Ю.-
dc.date.accessioned2013-06-26T11:52:02Z-
dc.date.available2013-06-26T11:52:02Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationБурштинська Х. В. Дослідження методів класифікації лісів з використанням космічних знімків високого розрізнення / Х. В. Бурштинська, Б. В. Поліщук, О. Ю. Ковальчук // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник / Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, Національний університет "Львівська політехніка" ; відповідальний редактор К. Р. Третяк. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2013. – Випуск 78. – С. 101–110. – Бібліографія: 19 назв.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/20062-
dc.description.abstractИсследованы методы контролированной классификации по минимальному расстоянию, расстоянию Махаланобиса и максимальному правдоподобию для идентификации лесов. Материалами служили космические снимки из спутников Ikonos, QuickBird и заверительная информация, полученная наземными способами. Установлено, что эффективным для классификации лесов является метод максимального правдоподобия. In this paper a research of methods for the cont rolled classification of the spectral distance, Mahalanobis distance and maximum probability to id entify forests was conducted. As a materials for the research space images of the satellites Ikonos, QuickBird and test information from ground-based methods were used. As an outcome it was identified that the maximum probability method is the most efficient one efficiency for the forest classification issue.uk_UA
dc.language.isouauk_UA
dc.publisherВидавництво Львівської політехнікиuk_UA
dc.titleДослідження методів класифікації лісів з використанням космічних знімків високого розрізненняuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Appears in Collections:Геодезія, картографія і аерофотознімання. – 2013. – Випуск 78

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
19-101-110.pdf1.04 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


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