Формирование информативного индекса для различения заданных объектов гиперспектральных данных

Работа посвящена разработке подхода, позволяющему по малому числу наблюдений создавать правила различения заданных объектов гиперспектральных данных. Разработка подобного подхода способствовала бы развитию методов и алгоритмов для оперативного анализа гиперспектральных данных, применимых как для предварительной обработки, так и для выполнения разметки гиперспектральных данных. Для реализации подхода предлагается применять технологию, заключающуюся в совместном использовании общих правил вычисления индексов и критериев информативности. В рамках данной работы при реализации предлагаемой технологии индекс задается нормализованной разностной формулой, а информативность оценивается на основе значения критерия разделимости дискриминантного анализа. В результате проведённых исследований, было показано, что с использованием алгоритма, реализующего технологию, была решена задача различения областей гиперспектральных данных с разной растительностью. Сформированный алгоритмом индекс оказался близким по значениям к NDVI. Применяемая технология является генерализацией под-хода к формированию правил анализа гиперспектральных данных по малому числу признаков и может быть использована для формирования индексов, информативных в различных задачах.