Le reti neurali applicate al telerilevamento costituiscono una valida alternativa ai classificatori di tipo tradizionale e consentono la conduzione di classificazioni svincolate da qualsiasi ipotesi aprioristica circa la distribuzione dei toni radiometrici (Digital Numbers, DN) dell’immagine o delle ROI (Region of Interest). Nel caso specifico verranno presentati alcuni risultati ottenuti con classificatore neurale Neural Gas (NG) sviluppato presso il Polo Nazionale Bioelettronica (PNB) – Parco Scientifico e Tecnologico dell’Elba ed utilizzato in veste propria di classificatore non supervisionato e in veste non propria, ma sorprendentemente efficiente, di classificatore supervisionato.
Classificazione di immagini mediante algoritmi a reti neurali
BORGOGNO MONDINO, ENRICO CORRADO;
2000-01-01
Abstract
Le reti neurali applicate al telerilevamento costituiscono una valida alternativa ai classificatori di tipo tradizionale e consentono la conduzione di classificazioni svincolate da qualsiasi ipotesi aprioristica circa la distribuzione dei toni radiometrici (Digital Numbers, DN) dell’immagine o delle ROI (Region of Interest). Nel caso specifico verranno presentati alcuni risultati ottenuti con classificatore neurale Neural Gas (NG) sviluppato presso il Polo Nazionale Bioelettronica (PNB) – Parco Scientifico e Tecnologico dell’Elba ed utilizzato in veste propria di classificatore non supervisionato e in veste non propria, ma sorprendentemente efficiente, di classificatore supervisionato.
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