title: Applicability of singular value decomposition method for brightness level in classification of digital spectral and hyperspectral images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Солодов Алексей Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Solodov Aleksej Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кохановский Виталий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kohanovskij Vitalij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Лазебник Ольга Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Lazebnik Olga Anatolevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 034383
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25775
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследован метод распознавания однородных областей на данных дистанционного зондирования Земли, основанный на сингулярном разложении значений матриц яркостей, и разработан алгоритм классификации изображений. Исследование применения алгоритма представлено экспериментом, в ходе которого были классифицированы многозональные и гиперспектральные космические снимки и проведен анализ результатов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This study aims to the method of recognizing homogeneous areas on Earth remote sensing data, based on the singular decomposition of the values of the luminance matrices, and developed an algorithm for image classification. The study of the application of the algorithm was presented by an experiment, during which multispectral and hyperspectral satellite images were classified, and the results were analyzed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дистанционное зондирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сингулярное разложение матриц
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: remote sensing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: singular value decomposition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Applicability of singular value decomposition method for brightness level in classification of digital spectral and hyperspectral images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование возможности применения сингулярного разложения матриц яркостей для классификации цифровых изображений на спектрозональных и гиперспектральных снимках
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st034383.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25775/1/st034383.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 8,68 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Kohanovskij.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25775/2/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Kohanovskij.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 318,13 kB