Для автоматизации камерального дешифрирования применяют различные технологии, среди них:
- Классификация объектов. geo.bsu.by Каждому пикселу многозонального снимка соответствует набор значений спектральных признаков или вектор в спектральном пространстве. geo.bsu.by
- Классификация с обучением. geo.bsu.by bigenc.ru Происходит сравнение значения яркости каждого пиксела с эталонами, в результате каждый пиксел относится к наиболее подходящему классу объектов. geo.bsu.by
- Метод классификации по минимальному расстоянию. geo.bsu.by Вычисляется евклидово расстояние в пространстве признаков между проверяемыми и эталонными пикселами, и каждый пиксел относится к тому классу, до эталона которого это расстояние минимально. geo.bsu.by
- Метод максимального правдоподобия. geo.bsu.by Рассчитывает вероятность, с которой данный пиксел принадлежит к какому-либо классу. geo.bsu.by
- Классификация без обучения (неуправляемая классификация). geo.bsu.by Распределение пикселов изображения происходит автоматически, на основе анализа статистического распределения яркости пикселов. geo.bsu.by
- Классификация на основе текстуры изображения. bigenc.ru Предполагает анализ распределения яркостей пикселов снимка в пределах заданной области — «скользящего окна», которое передвигается по изображению, в результате чего центральному пикселу окна присваивается значение вычисленной характеристики. bigenc.ru
Также для автоматизации камерального дешифрирования используют стационарные приборы, например интерпретоскоп, который позволяет дешифровщику видеть сразу большие участки территории, что облегчает восприятие рельефа, выявление взаимосвязей объектов, а при необходимости — рассматривать отдельные детали изображения. lib.sgugit.ru