ЖОҒАРЫ АЖЫРАТЫМДЫЛЫҚТАҒЫ КӨП СПЕКТРЛІ ҒАРЫШТЫҚ БЕЙНЕЛЕРДЕ ОЛАРДЫ ЖІКТЕУ ЖӘНЕ ТАНУ МАҚСАТЫНДА КЕҢІСТІКТЕ БӨЛІНГЕН ОБЪЕКТІЛЕР КЛАСТАРЫН ҚАЛЫПТАСТЫРУ ӘДІСІ
DOI:
https://doi.org/10.54668/2789-6323-2025-120-5-66-78Кілт сөздер:
жіктеу, нысан, әдістеме, ғарыштық сурет, көріністер, өсімдік жамылғысыАңдатпа
Жұмыста кеңістіктік ажыратымдылығы жоғары аэроғарыштық деректер мен геоақпараттық технологиялар негізінде өсімдік жамылғысы мен жер жамылғысының түрлерін автоматтандырылған жіктеу әдістері қарастырылады. Зерттеу IKONOS ғарыштық суретін қолдану арқылы жүзеге асырылады және зерттелетін аймаққа тән өсімдіктер мен Топырақтардың 12 класы үшін оқыту және сынақ үлгілерін қалыптастыруды қамтиды. Кластерлердің спектрлік сипаттамаларына статистикалық талдау және олардың өкілдігі мен бөлінуін бағалау жүргізілді. Оқыту мысалдарының біркелкі бөлінбеуі және жеке сыныптардың спектрлік белгілерінің қабаттасуы классификацияның тұрақтылығын төмендететіні көрсетілген. Тану сапасын арттыру үшін спектрлік жақын сыныптарды біріктіруге және балама жіктеу схемаларын қалыптастыруға негізделген тәсіл ұсынылады. Әдістің тиімділігі максималды ықтималдық статистикалық жіктеуіші мен көп қабатты перцептрон типіндегі нейрондық желілік жіктеуіштің көмегімен бағаланады. Алынған нәтижелер аэроғарыштық экологиялық мониторинг міндеттерін шешу кезінде жіктеу схемасының құрылымын және оқыту үлгілерінің құрамын оңтайландырудың орындылығын растайды.
References
Якушев В.П., Захарян Ю.Г., Блохина С.Ю. Состояние и перспективы использования дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2022. - Т. 19. - №1. - С. 287–294.
Нематзаде Р., Рзаева Г. Теоретические основы проектирования модели Геоинформационной системы для решения задач ДЗ по исследованию пространственно-распределенных объектов и ресурсов // Scientific Research International Scientific Journal. – 2024. – Vol. 4, Issue 10/99-105. e-ISSN: 2789-6919.
Груздов В.В., Колковский Ю.В., Криштопов А.В., Кудря А.И. Новые технологии дистанционного зондирования Земли из космоса. - Москва: ТЕХНОСФЕРА, 2018. – 482 с. ISBN 978-5-94836-502-2
Грекусис Дж. Методы и практика пространственного анализа. Описание, исследование и объяснение с использованием ГИС / пер. с анг. А.Н. Киселева. – Москва: ДМК Пресс, 2021.
Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В., Беляева Н.Г. Совместный анализ наземных и дистанционных данных при оценке структуры и состава лесов на примере западной части Подмосковья // Вестник СПбГУ. Науки о Земле. - 2020. - Т. 65. - Вып.2 - С.303-313
Ragimov R., Isgenderzade E., Ramazanov R., Samadov F., Jahidzada Sh. (2023). An innovative technology for aerospace monitoring of geotechnical systems based on the use of unmanned aerial vehicles (UAVs). Azerbaijan National Aerospace Agency 74th International Astronautical Congress Baku, Azerbaijan 2-6 October 2023
Ban H., Ahn J., Lee B. (2019). Assimilating MODIS data-derived minimum input data set and water stress factors into CERES-Maize model improves regional corn yield predictions. PLOS ONE, [e-journal] 14(2), e0211874. DOI: 10.1371/journal.pone.0211874.
Николаева О.В. Алгоритм обнаружения водных объектов на многоспектральных снимках // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. - 2023. - Т. 20. - Вып. 3. - С 9-18.
Нематзаде Р.Г., Рзаева Г.З., Рагимов Р.М., Самедов Ф.Р. Выбор оптимального маршрута прокладки магистральных нефтегазопроводов на основе дешифрирования космических снимков высокого разрешения // Земля Беларуси. - 2025 (2). - С.53-58. https://belzeminfo.by/images/archive/2025/ZB_2025_2.pdf
Zhao H., Wang W., Zou X., Chen M., Pan Zh. (2025). Low-level and high-level features co-directed weakly supervised instance segmentation for optical remote sensing image interpretation. International Journal of Remote Sensing, Volume 46, Issue 13, P. 4959-4980.
PIMENTEL J.F.F., ARENAS R.D., SANTILLÁN Sh. M. Sh., APARICIO P.E.G., PIMENTEL D.E.F. (2022). Application Of Remote Sensing In Environmental Studies: A Theoretical Review. International Journal of Environmental, Sustainability, and Social Science. Vol. 3 No. 1.
Tan Y., Xu X., You H., Zhang Y., Chen M. (2025). Automated registration of forest point clouds from terrestrial and drone platforms using structural features. SPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Volume 223. P. 28-45
Feigl J., Frey J., Seifert T., Koch B. (2025) Close-Range Remote Sensing of Forest Structure for Biodiversity Assessments: A Systematic Literature Review. Current Forestry Reports 11, 18. https://doi.org/10.1007/s40725-025-00251-x
Čorňák A., Delina R. (2022). Application of Remote Sensing Data in Crop Yield and Quality: Systematic Literature Review. Quality Innovation Prosperity. Vol. 26, No.3. p. 22-36. https://doi.org/10.12776/qip.v26i3.1708
Eze E., Girma A., Zenebe A., Kourouma J., Zenebe G. (2020). Exploring the possibilities of remote yield estimation using crop water requirements for area yield index insurance in a data-scarce dryland. Journal Of Arid Environments, [e-journal] 183, 104261. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2020.104261.
Downloads
Жарияланды
How to Cite
Журналдың саны
Бөлім
License
Copyright (c) 2025 Рашад Нематзаде, Гюнель Рзаева, Рауф Рагимов, Фарид Самедов
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
