Statistical methods of feature engineering for the problem of forest state classification using satellite data

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorSalii, Y. V.
dc.contributor.authorLavreniuk, A. M.
dc.contributor.authorKussul, N. M.
dc.date.accessioned2024-12-05T14:07:12Z
dc.date.available2024-12-05T14:07:12Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractTimely detection of forest diseases is an important task for their prevention and spread limitation. The usage of satellite imagery provides capabilities for large-scale forest monitoring. Machine learning models allow to automate the analysis of these data for anomaly detection indicating diseases. However, selecting informative features is key to building an effective model. In this work, the application of Bhattacharyya distance and Spearman’s rank correlation coefficient for feature selection from satellite images was investigated. A greedy algorithm was applied to form a subset of weakly correlated features. The experiment showed that selected features allow for improving the classification quality compared to using all spectral bands. The proposed approach demonstrates effectiveness for informative and weakly correlated feature selection and can be utilized in other remote sensing tasks.
dc.description.abstractotherСвоєчасне виявлення хвороб лісу є важливим завданням для запобігання їх поширенню та обмеження наслідків. Використання супутникових зображень надає можливості для великомасштабного моніторингу лісів. Моделі машинного навчання дають змогу автоматизувати аналіз цих даних для виявлення аномалій, що можуть свідчити про наявність хвороб. Відбір інформативних ознак є ключовим етапом побудови ефективної моделі. Досліджено можливість застосування відстані Бгаттачар’я та коефіцієнта кореляції Спірмена для відбору ознак із супутникових зображень. Застосовано жадібний алгоритм для формування підмножини слабко корельованих ознак. Експеримент показав, що обрані ознаки дозволяють покращити якість класифікації порівняно з використанням усіх спектральних каналів. Запропонований підхід продемонстрував ефективність для відбору інформативних і слабко корельованих ознак та може застосовуватися в інших задачах дистанційного зондування Землі.
dc.format.pagerangeС. 86-98
dc.identifier.citationStatistical methods of feature engineering for the problem of forest state classification using satellite data / Salii Y. V., Lavreniuk A. M., Kussul N. M. // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2024. – № 1. – С. 86-98. – Бібліогр.: 11 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2024.1.07
dc.identifier.orcid0009-0006-0395-8099
dc.identifier.orcid0000-0002-5791-0377
dc.identifier.orcid0000-0002-9704-9702
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71031
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 1
dc.subjectSentinel-2
dc.subjectvegetation indices
dc.subjectBhattacharyya distance
dc.subjectfeature engineering
dc.subjectgreedy algorithms
dc.subjectSpearman’s rank correlation coefficient
dc.subjectвегетаційні індекси
dc.subjectвідстань Бгаттачар’я
dc.subjectінженерія ознак
dc.subjectжадібні алгоритми
dc.subjectкоефіцієнт кореляції Спірмена
dc.subject.udc004.2
dc.titleStatistical methods of feature engineering for the problem of forest state classification using satellite data
dc.title.alternativeСтатистичні методи інженерії ознак для задачі класифікації стану лісів за супутниковими даними
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
86-98.pdf
Розмір:
965.94 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 1