MULTIDIMENSIONAL STATISTICAL CLASSIFICATION BASED ON COMPOSITIONAL MODEL OF DATA DISTRIBUTION IN CASE UNDERFLOODING MONITORING - Жуков, М.; Тішаєва, А. (Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2010)
This article is considered with outcome of experiments of remote sensing data interpretation. It is suggested new "compositional model" for describing statistical distribution data. This method was trained for estimation its efficiency. Results show reliable level of interpretation data. Therefore this approach has perspective to use in underflooding monitoring.

У статті описано результати експерименту з інтерпретації даних супутникового зондування територій, що зазнають підтоплення. Запропоновано нову модель для опису статистичного розподілу даних у вигляді композиції локальних розподілів. Для оцінки належності об'єктів до класів використано Бейєсівський критерій. Проведено оцінку спроможності методу шляхом тестування 600 об'єктів. Аналіз помилок класифікації показав високий рівень надійності інтерпретації в умовах нечіткої диференціації розподілів і достатньо великої кількості класів. Метод має перспективу застосування в системах моніторингу стану територій як засіб оперативної оцінки стану підтоплення.
ОЦІНКА СТАНУ ПІДТОПЛЕННЯ ЗА ДАНИМИ ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ МЕТОДОМ БАГАТОВИМІРНОЇ СТАТИСТИЧНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ НА ОСНОВІ МОДЕЛІ КОМПОЗИЦІЙНИХ РОЗПОДІЛІВ