| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | zhps20_to87_no2_ss296_ad1 |
| Дата корректировки | 14:45:59 27 июля 2020 г. |
| Кодируемые данные | 200706s2020||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-zhps20_to87_no2_ss296_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
Научная библиотека им. М. М. Бахтина Мордовского госуниверситета им. Н. П. Огарева МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
eng eng |
| Индекс УДК |
535.33 551.5 |
| Индекс ББК |
22.344 26.23 |
|
Таблицы для массовых библиотек Таблицы для массовых библиотек |
|
|
Pi, W. 070 |
|
|
Desertification glassland classification and three-dimensional convolution neural network model for identifying desert grassland landforms with unmanned aerial vehicle hyperspectral remote sensing images Pi W., Du J., Liu H., Zhu X. |
|
|
Модель трехмерной сверточной нейронной сети для идентификации рельефа пустынных пастбищ с помощью гиперспектральных изображений дистанционного зондирования rus |
|
| Текст | |
| непосредственный | |
| Библиография | Библиогр.: с. 305 |
| Аннотация | Создана гиперспектральная система дистанционного зондирования с беспилотного летательного аппарата для исследования пустынных пастбищ Внутренней Монголии (Китай) при естественном освещении в полевых условиях. На основе машинного обучения предложена модель трехмерной сверточной нейронной сети (3D-CNN) для классификации пустынных пастбищ. Для уменьшения объема данных использована парадигма F-norm{2} при обеспечении целостности пространственной информации. Благодаря оптимизации структуры и параметров модели ее точность дополнительно повышается на 9. 8%, при этом общая точность распознавания оптимизированной модели >96. 16%. Соответственно достигается высокоточная классификация признаков пустынных пастбищ, что способствует повышению эффективности исследований по дистанционному зондированию пастбищ. |
|
Физика AR-MARS Спектроскопия AR-MARS Геофизика AR-MARS Метеорология AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
беспилотные летательные аппараты гиперспектральное изображение идентификация наземных объектов опустынивание пастбищ трехмерная сверточная нейронная сеть |
|
Du, J. 070 Liu, H. 070 Zhu, X. 070 |
|
| ISSN | 0514-7506 |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2020 |
| Прочая информация | Т. 87, № 2. - С. 296-305 |
|
RU 43013090 20200706 RCR |
|
|
RU 43013090 20200706 |
|
|
RU AR-MARS 20200706 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20200706 |
|
| Тип документа | b |
|
code year to no ss ad |
|
|
zhps 2020 87 2 296 1 |
|
| 718 |
