Орешкина Л. В. ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ КЛАССА ОБЪЕКТОВ НА МНОГОЗОНАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ. Информатика. 2005;(2(6)):79-85.
1. Deer P.J. Digital change detection techniques: civilian and military applications. Information technology division, defense science and technology organization. – Australia, 1995. // http://ltwww.gsfc.nasa.gov/ISSSR–95/digitalc.htm
2. Maniakov N., Makhnist L., Rubanov V. Training algorithm for forecasting multilayer neural network // Seventh international conference. PRIP’2003. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2003. – P. 26–30.
3. Cheng Y., Chen S. Image classification using color, texture and regions // Image and vision computing. – 2003. – V. 21. – № 9. – P. 759–776.
4. Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: Технология, методы, применение. – Мн.: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1999. – 300 с.
5. Konakh V., Topaz A. Remote sensing materials processing in soil cartography // Seventh international conference. PRIP’2003. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2003. – P. 190–194.
6. Krautsou S.L., Areshkina L.V., Murashko N.I. Vector contour presentation in polar coordinate system for object classes recognition // Sixth international conference. PRIP’2001. Pattern recognition and information processing. – Minsk, 2001. – P. 35–39.
7. Методика классификации природных объектов на многоспектральных космических изображениях на основе последовательного слияния информации / М.А. Попов, В.И. Лялько и др. // Мат. Второй открытой всероссийской конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса». – Москва, 16–18 ноября 2004 г. – С. 46.
8. ERDAS Field Guide. – Atlanta, USA, 1999. – 698 p.
9. Еремеев В.А., Мордвинцев И.Н., Платонов Н.Г. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных // Исследование земли из космоса. – М., 2003. – № 6. – С. 80 – 90.
