Класифікація сільськогосподарських посівів з використанням часових рядів супутникових даних

Abstract

Запропоновано метод класифікації сільськогосподарських посівів з використанням часових рядів супутникових даних. Метод ґрунтується на послідовному використанні двох нейромережевих парадигм: карт самоорганізації Кохонена та ансамблю багатошарових персептронів. Точність класифікації підтверджується тестуванням на незалежній вибірці, а також шляхом порівняння з офіційною статистикою.

Предложен метод классификации сельскохозяйственных посевов с использованием временных рядов спутниковых данных. Метод основан на последовательном использовании двух нейросетевых парадигм: карт самоорганизации Кохонена и ансамбля многослойных персептронов. Точность классификации подтверждается тестированием на независимой выборке, а также путем сравнения с официальной статистикой.

A method for crop classification using a time series of satellite data is presented. The method is based on the subsequent applications of two neural networks paradigms: self-organising Kohonen maps and an ensemble of multi-layer perceptrons. The accuracy of classification is verified using independent testing data set and compared with official statistics.