Automatic classification algorithm of quick bird images in the problem of evaluating of forest completeness

A. Terehov, N. Makarenko, I. Pak

2014

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.18287/0134-2452-2014-38-3-580-583

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Automated technology based on ultra-high spatial resolution (QuickBird) satellite data has been developed to estimate fraction of projective covering by crowns of trees and calculate forest integrity on the sample of Aman-Karagaisky forest in the Northern Kazakhstan. The processing algorithm is based on the threshold allocation of mask of shadows and its succeeding morphological filtering. The map of forest’s test area integrity built by Land Cover Classification System [LCCS] criteria have an accuracy of 82.5% relatively to the corresponding map based on an expert decoding.