Features Based on the Wavelet-Transform to Determine the Characteristics of Forest Vegetation Using Satellite Multispectral Images

Nazmutdinova A.I., Milich V.N.

Abstract


This paper presents results of the forest vegetation classification on such biophysical characteristics as consist and age. Minimum distance classifier is used in this work. The focus is on the effective system of features. Classification features are constructed using wavelets. Results confirming the advantages of wavelets in the analysis of satellite images and the effectiveness of the method are presented.

Keywords


multispectral images; classification; wavelet transform; forest vegetation

References References

Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений : пер. с англ. - М. : Техносфера, 2000. - 560 с.

Назмутдинова А. И., Милич В. Н. Алгоритмическое и программное обеспечение вейвлет-анализа многозональных космических снимков // Всерос. науч.-практ. конф. «Инновации в науке, технике и технологиях», 28-30 апреля 2014 г. : сб. статей. - Ижевск : Удмуртский университет, 2014. - С. 189-191.

Короновский А. А., Храмов А. Е. Непрерывный вейвлетный анализ. - М. : Физматлит, 2003. - 176 с.

Хардле В., Киркачерян Г., Пикард Д., Цыбаков А. Вейвлеты, аппроксимация и статистические приложения : пер. с англ. - Matlab и Simulink - сообщество пользователей, материалы, книги, форум. - URL: http://matlab. exponenta.ru/wavelet/book6/ (дата обращения: 28.10.14).

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений : пер. с англ. - Изд. 3-е, испр. и доп. - М. : Техносфера, 2012. - 1072 с.


Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM


Copyright (c) 2015 Bulletin of Kalashnikov ISTU

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

ISSN 1813-7903 (Print)
ISSN 2413-1172 (Online)