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

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.
IV Conferenza Nazionale ASITA
Genova
Ottobre 2000
Atti della IV Conferenza Nazionale ASITA
ASITA
253
258
E. BORGOGNO MONDINO; D. UGOLINI
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/2318/64373
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact