LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Національний Авиаційний Університет
Languages: Ukrainian
Types: Article
Subjects: remote sensing; forest classification; supervised classification methods; minimum distance; Mehalanobis distance; RapidEye images; forestry., УДК 528.77, дистанционное зондирование; классификация лесов; контролируемые методы классификации; метод минимальных расстояний; метод расстояний Махаланобиса; снимки RapidEye; лесное хозяйство.
This article is consider thecurrent methods of supervised forest classification using multispectral RapidEye satellite imagery. The comparativeanalysis of Mahalanobis distance classification and minimum distance classification was made. Found that method ofMahalanobis distances is more efficient for forest classification. В статье рассматриваются современные методы контроли-руемой классификации лесов с использованием многоспектральных снимков спутниковой системы RapidEye.Проведен сравнительный анализ классификации методом минимальных расстояний и расстояний Махалано-биса. Установлено, что для классификации лесов более эффективным есть метод расстояний Махаланобиса. В статтi розглядаються сучаснi методи контрольованої класифiкацiї лiсiв з використанням багатоспектральних зображень супутникової системи RapidEye. Проведено порiвняльний аналiз класифiкацiї методом мiнiмальних вiдстаней та вiдстаней Махаланобiса. Встановлено, що для класифiкацiї лiсiв ефективнiшим є метод вiдстаней Махаланобiса.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.