NED365187NED

40 витая Шенноном и Табсом. Согласно данной теории, информативность оцени- вается по приросту информации об исследуемом классе, получаемой после оп- тического измерения, по сравнению с априорной информацией о классе. Большое число классов, которые следует распознавать по данным ДЗЗ, приводит к необходимости решения задачи в два этапа: сначала требуется клас- сифицировать группы классов, а затем выявить вид класса в составе группы. Для обнаружения групп классов целесообразно использовать всю спектраль- ную картину, т.е. полный вектор оптических измерений, для которого строятся следующие статистические характеристики средних значений спектров по всем каналам: векторы условных математических ожиданий групп классов , ковариа- ционные матрицы групп классов. На основании данных характеристик строятся решающие функции и их пороговые значения, посредством которых по каждо- му текущему вектору мультиспектральных измерений оценивается принадлеж- ность объекта к одной из групп классов: сорняки, вредители, болезни. Для выявления конкретных классов внутри групп применяется байесов- ская процедура оценивания апостериорных вероятностей появления классов с использованием последовательности спектральных показателей каналов. При этом искомый класс выбирается из условия минимизации риска потерь, связан- ных с ошибками классификации, а остановка процедуры оценивания осуществ- ляется по достижению заданного значения надежности оценки искомого класса.