Classification of Agricultural Crops from Middle-Resolution Satellite Images Using Gaussian Processes Based Method
View/ Open:
URI (for links/citations):
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/109194Author:
Safonova, Anastasiia N.
Dmitriev, Yegor V.
Сафонова, A.Н.
Дмитриев, Е.В.
Date:
2018-12Journal Name:
Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies: 2018 11 (8)Abstract:
Agricultural applications of the Gaussian process (GP) based techniques is considered. A method
of classifying crops from multi-temporal Landsat 8 satellite imagery is proposed. The method
uses the model of spectral features based on GP regression with constant expectation and square
exponential covariance functions. Main steps of the classification procedure and examples of
recognition of culture species are represented. The ground based data are used for quantitative
validation of the proposed classification method. The highest overall classification accuracy in
three classes of crops is 77.78% Разработан алгоритм классификации сельскохозяйственных культур с применением
процессов Гаусса для анализа временных рядов вегетационного индекса NDVI по данным
спутника Landsat 8. В алгоритме используется регрессия с нулевым средним значением
и квадратом экспоненциального ядра. Описана методика классификации и приведен
пример распознавания видов культур. Дана оценка определения культур разработанным
классификатором. Самая высокая общая точность классификации в трех классах культур
составляет 77,78 %