КЛАСТЕРИЗАЦИЯДАННЫХМЕТОДОММАХАЛАНОБИСАДЛЯДЕШИФРИРОВАНИЯКОСМОСНИМКОВСИСПОЛЬЗОВАНИЕМПРОГРАММНОГООБЕСПЕЧЕНИЯENVI
Authors: Akhmadiya А. 
Published: May 2023

Recently, there has been an explosive growth of new information technologies. Among the many areas of ICT, artificial intelligence is the most progressive. Pattern recognition in artificial intelligence includes a wide range of problems: recognition of images, symbols, texts, smells, sounds, noises, situations.In the software market there are systems based on the recognition of traits, equipped with databases and knowledge, with the ability to adapt and learn. This paper considers supervised classification with ENVI software to recognize 5 classes from Landsat-7 satellite image. The paper applies the Mahalanobis Method for class separation and determines the relative accuracy of recognition. The calculated accuracy of classes recognition by the Mahalanobis distance method showed that the total accuracy of 5 classes is more than 90%, the kappa-statistics index was 0,89. According to the recognition inaccuracy matrix, we can conclude that the accuracy of Class_3 is higher than that of the others; rivers, lakes and canals belong to this class. Recognition accuracy for Class_5 is more than 70% lower than for other classes, this class belongs to residential buildings and buildings that can be erroneously classified as Class_1, Class_2
Жақында ақпараттық технологиялардың күрт өсуі байқалады. Ақпараттық-коммуникациялық технологиялардың көптеген бөлімдерінің ішінде жасанды интеллект теориялық әзірлемелер саласында да, қосымшаларда да ең прогрессивті болып табылады. Жасанды интеллекттегі үлгіні тануға көптеген мәселелер кіреді: суреттерді, символдарды, мәтіндерді, иістерді, дыбыстарды, шуды, жағдайларды тану. Бағдарламалық құралдар нарығында белгілері бойынша тануға негізделген, деректер және білім базаларымен жабдықталған, бейімдеу және оқыту мүмкіндігі бар жүйелер бар. Бұл жұмыста Landsat-7 ғарыштық түсірілімі бойынша 5-классты тану мақсатында ENVI бағдарламалық жасақтамасымен бақыланатын жіктеу қарастырылады. Мақалада класстарға бөлу үшін Махаланобис әдісі қолданылды және әр класс үшін танудың салыстырмалы дәлдігі анықталды. Махаланобис дистанциясы әдісімен класстарды танудың есептелген дәлдігі 5 класс бойынша жалпы дәлдік 90%-дан астамды көрсетті, каппа-статистика индексі 0,89 құрады. Осылайша, дәлсіздік матрицасы бойынша class_3 дәлдігі басқаларға қарағанда жоғары деп қорытынды жасауға болады, бұл класс өзендер, көлдер мен арналарға жатады. Class_5 тану дәлдігі басқакласстарға қарағанда 70% -дан жоғары болды, бұл классқа Сlass_1, Class_2 деп қате жіктелуі мүмкін тұрғын үйлер мен ғимараттар жатады.
В последнее время наблюдается взрывнойростновых информационныхтехнологий. Среди множества разделов ИКТ наиболее прогрессирующим является искусственный интеллект. К распознаванию образов в искусственном интеллекте относят широкийкруг проблем: распознавание изображений, символов, текстов, запахов, звуков, шумов, ситуаций. На рынке программных средств имеются системы, основанные на распознавании по признакам, оснащенные базами данных и знаний, имеющие возможность адаптации и обучения. В работе рассматривается контролируемая классификация с программным обеспечением ENVI с целью распознавания 5-ти классов по космоснимку Landsat-7. В статье применен Метод Махаланобиса для разделения на классы и определена относительная точность распознавания. Вычисленная точность распознавания классов методом дистанции Махаланобиса показала, что общая точность по 5 классам более 90%, индекс каппа-статистики составил 0,89. По матрице неточности распознавания можно сделать вывод, что точность по Class_3 выше, чем у других, этому классу принадлежат реки, озера и каналы. Tочность распознавание по Class_5 более 70%ниже, чем у других классов, этому классу принадлежат жилые дома и здания которые могут быть ошибочно классифицированы как Class_1, Class_2.