Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/28506
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Аксёнов, Сергей Владимирович | ru |
dc.contributor.author | Рогова, Екатерина Витальевна | ru |
dc.date.accessioned | 2016-06-24T10:40:45Z | - |
dc.date.available | 2016-06-24T10:40:45Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.citation | Рогова Е. В. Математическое и программное обеспечение классификации классов лесов по данным дистанционного зондирования Земли : дипломный проект / Е. В. Рогова ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра оптимизации систем управления (ОСУ) ; науч. рук. С. В. Аксёнов. — Томск, 2016. | - |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/28506 | - |
dc.description.abstract | Цель работы - создание математического и программного обеспечения для отнесения того или иного лесного сообщества конкретного региона России к одному из классов типов лесов. В процессе исследования проводился анализ предметной области и методы решения поставленной задачи, также рассматривались существующие на сегодняшний день аналоги распознавания классов растительного покрова со спутниковых изображений. Область применения: классификация типов лесов на спутниковых снимках и картах, проведение анализа текущего состояния лесных ресурсов, оценка влияния различных внешних факторов на лесные территории. Практическая значимость работы заключается в том, что в ней применена нечеткая модель, основанная на кластеризации, для решения поставленных в работе задач. | ru |
dc.description.abstract | The aim of this work is to create a software which can determine a class of the forest type of a particular forest community of one of the regions of Russia. In the process of the research a subject area and methods of problem solutions have been analyzed, also currently existing analogs of vegetation cover classes recognition from satellite images have been considered. Scope: a classification of forest types on satellite images and maps, an analysis of the current state of forest resources, an assessment of the influence of various external factors on forest areas. The practical significance of the work is about the fact that a fuzzy model based on clustering has been used to solve the tasks of the project. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | ru | en |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.subject | кластеризация | ru |
dc.subject | типы лесов | ru |
dc.subject | компьютерное зрение | ru |
dc.subject | сегментация | ru |
dc.subject | дистанционное зондирование Земли | ru |
dc.subject | самоорганизующиеся карты Кохонена | ru |
dc.subject | clustering | en |
dc.subject | forest types or classes | en |
dc.subject | computer vision | en |
dc.subject | segmentation | en |
dc.subject | Earth remote sensing | en |
dc.subject | Kohonen self-organizing maps | en |
dc.title | Математическое и программное обеспечение классификации классов лесов по данным дистанционного зондирования Земли | ru |
dc.type | Students work | - |
local.department | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Институт кибернетики (ИК)::Кафедра оптимизации систем управления (ОСУ) | - |
local.institut | 6269 | - |
local.localtype | Студенческая работа | - |
local.thesis.level | Магистр | ru |
local.local-vkr-id | 26386 | - |
local.vkr-id | 7528 | - |
local.stud-group | 8ВМ4В | - |
local.lichnost-id | 147279 | - |
local.thesis.level-id | 3 | - |
local.tutor-lichnost-id | 114532 | - |
dc.subject.udc | 004.932.72'1 | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU181256.pdf | 1,33 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.