Academic Journal
Προβολή σε EDS

Метод случайных лесов в задачах классификации спутниковых снимков

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Метод случайных лесов в задачах классификации спутниковых снимков
Στοιχεία εκδότη: Тверской государственный университет, 2018.
Έτος έκδοσης: 2018
Θεματικοί όροι: 528 Геодезия. Топографо-геодезические работы. Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия. Дистанционное зондирование. Картография
Περιγραφή: В ходе данной работы было рассказано о понятии и видах классификации спутниковых снимков, разобран алгоритм построения случайного леса, были показаны основные преимущества данного метода классификации перед множеством различных существующих методах классификаций. Показаны промежуточные результаты работы макета классификатора тестового изображения
Τύπος εγγράφου: Article
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Γλώσσα: Russian
Σύνδεσμος πρόσβασης: https://openrepository.ru/article?id=438950
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.httpsopenrep..f6535fffa407967eaadbd35df19d1436
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.httpsopenrep..f6535fffa407967eaadbd35df19d1436
RelevancyScore: 809
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 809.340270996094
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: Метод случайных лесов в задачах классификации спутниковых снимков
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: Тверской государственный университет, 2018.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2018
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22528+Геодезия%2E+Топографо-геодезические+работы%2E+Аэрокосмическая+съемка+и+фотограмметрия%2E+Дистанционное+зондирование%2E+Картография%22">528 Геодезия. Топографо-геодезические работы. Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия. Дистанционное зондирование. Картография</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: В ходе данной работы было рассказано о понятии и видах классификации спутниковых снимков, разобран алгоритм построения случайного леса, были показаны основные преимущества данного метода классификации перед множеством различных существующих методах классификаций. Показаны промежуточные результаты работы макета классификатора тестового изображения
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Format
  Label: File Description
  Group: SrcInfo
  Data: application/pdf
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: URL
  Label: Access URL
  Group: URL
  Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="https://openrepository.ru/article?id=438950" linkWindow="_blank">https://openrepository.ru/article?id=438950</link>
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.httpsopenrep..f6535fffa407967eaadbd35df19d1436
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.httpsopenrep..f6535fffa407967eaadbd35df19d1436
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Languages:
      – Text: Russian
    Subjects:
      – SubjectFull: 528 Геодезия. Топографо-геодезические работы. Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия. Дистанционное зондирование. Картография
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: Метод случайных лесов в задачах классификации спутниковых снимков
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2018
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1