ИСТИНА

Исследуются современные методы обработки больших массивов данных (data mining) на основе машинно-обучаемых классификаторов (вычислительных процедур). Разработаны разные классификаторы (метрический классификатор, действующий на основе Евклидова расстояния между отдельными точками или множествами многомерного признакового пространства; метод К ближайших соседей, основанный на голосовании большинства для соседних пикселей заданного класса; байесовский классификатор принятия статистических решений; метод опорных векторов получения устойчивых решений в проблеме минимаксной оптимизации) для обработки самолетных гиперспектральных изображений тестовой территории, для которой собраны данные наземных лесотаксационных и других обследований. Демонстрируются примеры распознавания природно-техногенных объектов тестовой территории на основе на основе совместной обработки данных гиперспектральной аппаратуры разработки НПО Лептон и наземных обследований с акцентом на объекты лесного покрова разного породного состава и возраста.