Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/5432
Title: Нейромережевий метод картографування повеней на основі супутникових зображень
Other Titles: Neural network method to flood mapping from satellite imagery
Authors: Скакун, С.В.
Keywords: картографирование наводнений
определение масштабов наводнения
спутниковые изображения
радиолокатор с синтезированной апертурой
искусственная нейронная сеть
самоорганизующиеся карты Кохонена
сегментация и классификация изображений
flood mapping
flood extent extraction
satellite imagery
synthetic-aperture radar (SAR) images
artificial neural networks
self-organizing Kohonen’s maps (SOMs)
image segmentation and classification
Issue Date: 15-Jun-2009
Publisher: Донецкий национальный технический университет
Citation: Скакун С.В. Нейромережевий метод картографування повеней на основі супутникових зображень // Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 10 (153), Донецк, ДонНТУ, 2009. – С.115-120.
Abstract: Floods are among the most devastating natural hazards in the world, affecting more people and causing more property damage than any other natural phenomena. One of the most important problems associated with flood monitoring is a flood extent extraction from satellite imagery, since it is impractical to acquire the flood area through field observations. This paper presents a new method to the flood extent extraction from synthetic- aperture radar (SAR) images that is based on intelligent computations. In particular, we apply artificial neural networks, self-organizing Kohonen’s maps (SOMs), for SAR image segmentation and classification. We implemented our approach in a Grid system that was used to process data from three different satellite sensors: ERS-2/SAR, ENVISAT/ASAR WSM (Wide Swath Mode) and RADARSAT-1.
Description: Наводнения, являющиеся одним из наиболее опасных природных явлений, причиняют значительный ущерб населению и промышленности. Одна из наиболее важных проблем, связанных с мониторингом наводнений, заключается в определении масштабов наводнения по данным спутниковой съемки. В статье представлен новый метод определения площади затопленных территорий по радиолокационным изображениям с помощью интеллектуальных вычислений. В частности, применяется искусственные нейронные сети Кохонена для сегментации и классификации изображений. Указанный подход реализован в Grid- системе, которая используется для обработки данных, полученных тремя различными радиолокаторами с синтезированной апертурой ERS-2/SAR, ENVISAT/ASAR WSM (Wide Swath Mode) и RADARSAT-1
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/5432
Appears in Collections:Випуск 10(153)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
09ssvosd.pdf2,53 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.