Об опыте автоматического статистического распознавания облачности

Приведены результаты распознавания многоспектральной информации, поступающей с искусственных спутников Земли (и. с. 3.), по статистическому алгоритму автоматической классификации (с. а. а. к.), основанному на аппроксимации неизвестной функции плотности вероятности данного множества наблюдений смесью многомерных нормальных распределений. При заданном числе компонент смеси оптимальные оценки неизвестных параметров находятся по алгоритму Дэя–Шлезингера как одно из решений системы уравнений правдоподобия, максимизирующее функцию правдоподобия. Оптимальное число классов определяется методом последовательной проверки двух сложных статистических гипотез. Классификация данного множества наблюдений проводится по правилу Байеса. С целью уменьшения объема вычислений при использовании с. а. а. к. проведен предварительный анализ структуры исследуемого множества, позволяющий грубо оценить число классов и их основные характеристики. Дано описание результатов автоматической классификации – основных типов облачности и подстилающей поверхности.