Введение
1. Анализ методов сегментации и идентификации объектов земной поверхности по данным гиперспектральной съемки 11
1.1. Анализ отечественных и зарубежных систем гиперспектральной съемки Земли 11
1.2. Анализ методов сегментации гиперспектральных изображений 18
1.3. Анализ методов идентификации объектов по данным гиперспектральной съемки 25
1.4. Основные направления исследований по созданию алгоритмов идентификации объектов с использованием методов искусственного интеллекта 29
Основные результаты 30
2. Сегментация гиперспектральных изображений на основе алгоритмов нечеткой кластеризации, генетических алгоритмов и нейронных сетей 32
2.1. Алгоритмы кластеризации гиперспектральных изображений в условиях неопределенности 33
2.2. Генетические алгоритмы оптимизации результатов кластеризации 47
2.3. Алгоритмы уточнения результатов кластеризации с применением искусственных нейронных сетей 70
Основные результаты 75
3. Сегментация гиперспектральных изображений с применением ансамбля алгоритмов кластеризации 78
3.1. Подходы к формированию кластерного ансамбля с использованием векторов меток кластеров 79
3.2. Ансамбль алгоритмов кластеризации, основанных на применении генетического алгоритма для максимизации количества взаимной информации 85
3.3. Ансамбль алгоритмов кластеризации, основанный на консолидированной матрице подобия векторов меток кластеров 99
3.4. Экспериментальные результаты 124
Основные результаты 126
4. Реализация и экспериментальные исследования системы сегментации объектов по данным гиперспектральной съемки 130
4.1. Информационные технологии формирования базы данных эталонных объектов 133
4.2. Комплексирование разнородных баз данных эталонных спектральных характеристик объектов 136
4.3. Формирование оперативной БД объектов, нормирование спектральных характеристик получаемых из разных БД 137
4.4. Архитектура системы идентификации объектов 138
4.5. Процедуры повышения оперативности доступа к БД объектов гиперспектральных изображений 144
Основные результаты 145
Заключение 146
Список литературы
