The method of random forests in the classification tasks of satellite images

The method of random forests in the classification tasks of satellite images

Authors

  • Эльвира Максатовна Купенова Lomonosov Moscow State University
  • Александр Витальевич Кашницкий Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Keywords:

classification, random forest, decision trees, training sample, raster image, bootstrap, bagging

Abstract

In the course of this work, the concept and types of classification of satellite images were discussed, the algorithm of constructing a random forest was analyzed, the main advantages of this method of classification were shown over many different existing methods of classification. The intermediate results of the test image classifier layout are shown

Author Biographies

Эльвира Максатовна Купенова, Lomonosov Moscow State University

КУПЕНОВА Эльвира Максатовна, студент-магистр, МГУ им. Ломоносова, Москва, Ленинские горы, д.1, \ 119234, kupenova_elya@mail.ru

Александр Витальевич Кашницкий, Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences

КАШНИЦКИЙ Александр Витальевич, к.т.н., Институт космических исследований Российской академии наук, Москва, Профсоюзная 84/32, kashnizky@gmail.com

References

Картиев С.Б., Курейчик В.М. 2016. Алгоритм классификации, основанный на принципах случайного леса, для решения задачи прогнозирования // Программные продукты и системы / Software & Systems № 2 (114). С. 11–15.

Шовенгердт Р. А. 2010. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений М.: Техносфера. –560 с.

Breiman L. 2001. Random forests // Machine learning. V. 45. №. 1. P. 5–32.

Campbell J. B., Wynne R. H. 2011. Introduction to remote sensing. 5th ed. New York, London: The Guilford Press. 667 p.

Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. 2016.

Спутниковое картографирование растительного покрова России М.: ИКИ РАН 208 с.

Лупян Е.А., Барталев С.А., Толпин В.А., Жарко В.О., Крашенинникова Ю.С., Оксюкевич А.Ю. Использование спутникового сервиса ВЕГА в региональных система дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2014. Т. 11. №. 3. С.215–232.

Кашницкий А.В., Балашов И.В., Лупян Е.А., Толпин В.А., Уваров И.А. Создание инструментов для удаленной обработки спутниковых данных в современных информационных системах // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т.12. № 1. С.156–170.

Информационная система «ВЕГА-Science». Электронный ресурс. URL: http://sci-vega.ru/.

Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Ефремов В. Ю., Кашницкий А. В., Мазуров А. А., Матвеев А. М., Суднева О. А., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263–284.

Published

2019-02-28

How to Cite

1.
Купенова ЭМ, Кашницкий АВ. The method of random forests in the classification tasks of satellite images. Вестник ТвГУ. Сер. география и геоэкология [Internet]. 2019 Feb. 28 [cited 2024 Nov. 24];(3):99-107. Available from: https://journal.tversu.ru/index.php/geo/article/view/73

Issue

Section

Дистанционные методы исследования Земли из космоса

Most read articles by the same author(s)

Loading...