20 УДК 528.85 : 517.44 ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ КЛАССИФИКАЦИИ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛЕСНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ОТ ПАРАМЕТРОВ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ А. И. <...> Кирова, 132 E-mail: lssm@ftiudm.ru Рассмотрена задача классификации космических многозональных изображений объектов лесной растительности. <...> Исследованы признаки, строящиеся на основе вейвлет-преобразования, и метод классификации, особенностью которого является учёт значимости каждого признака. <...> Приведена зависимость результатов классификации от вейвлет-функции, уровня преобразования и параметра метода классификации—количества сегментов области значений признаков. <...> Даны результаты классификации многозональных изображений шести классов лесной растительности на снимках, полученных с помощью съёмочной системы Rapid Eye. <...> Решение задачи интерпретации многозональных изображений поверхности Земли необходимо для мониторинга окружающей среды, обнаружения изменений объектов лесной растительности под влиянием внешних факторов, определения состояния сельскохозяйственных культур и др. <...> Именно поэтому многозональные изображения имеют преимущество перед панхроматическими. <...> Традиционные методы классификации объектов по их многозональным изображениям основаны на различных дешифровочных признаках, которые делятся на спектральные и пространственные. <...> Однако исследования показывают, что в некоторых случаях целесообразнее использовать пространственные признаки. <...> Например, в [2] при решении задачи обнаружения изменений застройки выяснилось, что наиболее эффективны структурные пространственные признаки, определяющие максимальный угол свободного обзора. <...> В данной работе для формирования признаков предлагается использовать вейвлет-преобразование, которое позволяет описывать сигнал сразу в двух областях — пространственной и частотной. <...> Цель предлагаемой работы — создание метода классификации многозональных изображений объектов лесной <...>