Page 31 - 39

вказаних методiв при вивченнi земних ресурсiв
аерокосмiчним зніманням.
Теорiя розпiзнавання образiв отримала в наш час
широке визнання в рiзних галузях науки i технiки
завдяки можливостям сучасної обчислювальної технiки,
головним чином завдяки периферiйним пристроям для
введення i виведення з комп’ютера зображень, тобто
зорової iнформацiї.
Графiчне зображення можна вважати однiєю з
найбiльш повних форм подання iнформацiї. Така форма
подання даних про об’єкт, який дослiджують, особливо
доцiльна при аналiзi поверхонь, тобто в топографiї,
геоморфологiї, бiологiї, медицинi, металообробцi,
космонавтицi та iнших прикладних наукових напрямках.
Завдяки можливостi подання зображень в цифровiй формi
було розв’зано ряд задач розпiзнавання та
класифiкацiї об’єтiв. При цьому, наприклад,
розв’зується задача скорочення або стиснення
iнформацiї, що характеризує об’єкт, зменшення її
кiлькостi. Ця задача розв’язується шляхом видiлення
контурiв, або спецiальним перетворенням зображення.
Розв’язок цієї задачi може знайти використання в
топографiї, в тому числi i при дослiдженнi рельєфу
мiсцевостi.
В [2] вказується, що розпізнавання образів є в
більшості випадків ідеальним методом при аналізі
результатів дистанційного зондування. Даний
математичний апарат є машинно-орієнтованою
методологією, що допускає швидкий і багаторазовий
аналіз. Він передбачає скрите статистичне трактування
багатовимірних даних і легко розповсюджується на
широкий круг проблем, забезпечуючи отримання кількісних
результатів.
Розпізнавання образів не є єдиним кількісним
методом аналізу, що може використовуватись до даних
дистанційного зондування. Крім нього можуть
використовуватись чисто статистичні методи такі як
кореляційний аналіз та регресія. Як буде показано
дальше, розпізнавання образів найкраще використовувати
в тому випадку, коли метою аналізу є класифікація або
віднесення кожного елементарного спостереження до
одного з обмеженого числа дискретних класів.
Отже, наприклад, класифікація сільськогосподарських
даних за типами сільськогосподарських культур є такою
задачею. В багатьох випадках використання дистанційних
досліджень зустрічаються подібні класифікаційні задачі