Брянск, Брянская область, Россия
Брянск, Брянская область, Россия
Брянск, Брянская область, Россия
Россия
Брянск, Брянская область, Россия
BISAC MAT008000 Discrete Mathematics
В нашей стране на протяжении длительного периода происходят радикальные преобразования государственной экономической системы, связанные с окончательным переходом к рыночной системе управления, развитием местного самоуправления и независимости хозяйствующих субъектов. В новых условиях развивающегося рынка решаются вопросы обеспечения устойчивого развития территориальных экономических систем и секторов экономики, которые являются источником и гарантом социальной стабильности, занятости, высокого уровня и качества жизни населения страны. регионы, выходят на первый план. В статье рассматривается интеллектуальная система распознавания динамики изменения лесных площадей на основе методов автоматического распознавания образов. Рассмотрены существующие методы обработки графической информации, методы классификации и кластеризации, представляющие ценность в рамках решаемых задач, и предложено несколько оригинальных алгоритмов. В качестве экстракторов признаков были выбраны алгоритмы LTP и FFT, из которых наиболее простым и производительным вариантом является LTP. Для предварительной обработки изображения выбираются алгоритмы выравнивания гистограммы, медианные и гауссовские фильтры для устранения шума и удаления мелких деталей изображения. Расстояние Евклида и Махаланобиса использовалось в качестве меры разделимости. Для классификации предлагается использовать наивный байесовский классификатор.
интеллектуальные системы, распознавание образов, географическое распределенние, экономические системы
1. Moiseev N.A. On the state of forest use and the need to improve forest management. Forestry Bulletin, 2011, no.7.
2. Farutgin I.N. Technological solutions of ScanEx for receiving and processing satellite information. Interexpo Geo-Sybir, 2011. pp. 3-5.
3. Forests and land use: solution description. Planet Labs Inc., 2019. Available at: https://www.planet.com/markets/forestry/.
4. Strugailo V.V. Overview of digital image filtering and segmentation methods. Moscow Automobile and Road Construction State Technical University. pp. 270-281.
5. Kolesenkov A.N. Monitoring of subsurface use processes based on processing of aerospace images. Izvestiya TulGU Technical Sciences, 2018, no. 2.
6. Evdokimova N.I. Local patterns in the duplicate detection task. Computer Optics, 2017, vol. 41, no. 1. pp. 79-87 .
7. Polovinkin P.N. Detectors and descriptors of key points. Image classification algorithms. The problem of detecting objects in images and methods for solving it. Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod. 30 p.
8. Olsen, R.C., S. Bergman, and R.G. Resmini. Target detection in a forest environment using spectral imagery. SPIE 3118:4b, 1997.
9. Ed. By Prasard S. Thenkabail, John G.Lyon, Alfredo Huete. Hiperspectral remote sensing of vegetation. - CRC Press, 2012.
10. Filippov R.A. Internet of things: basic concepts: Tutorial. Bryansk, BSTU, 2016. 112 p. ISBN 978-5-906967-62-6.
11. Averchenkov A.V. Development of a mathematical model of an information system for inventory and monitoring of software and hardware based on fuzzy logic methods. Kachestvo. Innovatsii. Obrazovaniye., 2018, no.7. pp. 105-112. ISSN: 1999-513X
12. Leonov, Yu.A. Selection of rational schemes automation based on working synthesis instruments for technological processes/ YU.A. Leonov, E.A. Leonov, A.A. Kuzmenko, A.A. Martynenko , E.E. Averchenkova, R.A. Filippov - Yelm, WA, USA: Science Book Publishing House LLC, 2019 - 192 p. - ISBN: 978-5-9765-4023-1 - Text : unmediated.
13. Leonov E.A., Intellectual subsystems for collecting information from the internet to create knowledge bases for self-learning systems / E.A. Leonov, Y.A. Leonov, Y.M. Kazakov, L.B. Filippova/ In: Abraham A., Kovalev S., Tarassov V., Snasel V., Vasileva M., Sukhanov A. (eds) - Text : electronic // Proceedings of the Second International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’17). IITI 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2017 - vol 679. - Springer, Cham, p. 95-103 - DOIhttps://doi.org/10.1007/978-3-319-68321-8_10
