To see the other types of publications on this topic, follow the link: Сегментація зображення.
Journal articles on the topic 'Сегментація зображення'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the top 17 journal articles for your research on the topic 'Сегментація зображення.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Browse journal articles on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.
1
Гричанюк, Іван, та Олена Носовець. "АНАЛІЗ МЕТОДІВ АУГМЕНТАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ СЕГМЕНТАЦІЇ СУДИН СІТКІВКИ". Молодий вчений, № 10 (98) (31 жовтня 2021): 93–97. http://dx.doi.org/10.32839/2304-5809/2021-10-98-23.
Full textAbstract:
Сегментація судин сітківки є фундаментальним кроком на етапі діагностики та лікування різного типу серцево-судинних та офтальмологічних захворювань. Висока якість, універсальність та відсутність прив’язки до певного типу даних – є ключовими параметрами, та ціллю даного підходу до аугментації (збільшення даних), оскільки тестові зображення можуть бути захоплені за допомогою різних апаратів для аналізу зображень сітківки, або зазнають впливу різних патологічних змін. Ціллю дослідження є розглянути сегментацію сітківки ока з точки зору збільшення даних, за допомогою створення додаткових даних навчання, на основі сучасних підходів до аугментації даних. Вони включають в себе як і базові підходи на основі існуючих досліджень, так і спробу інтегрувати підходи, що не використовувались в сегментації судин сітківки. У цій роботі ми пропонуємо новий підхід до збільшення даних, а саме підхід на основі випадкової гамма-корекції. Враховуючи специфіку даних зображення сітківки ока, де основною задачею та проблемою є сегментація судин маленьких розмірів, спочатку застосовується гамма-корекція на кожному колірному каналі всього зображення, тоді як потім навмисно посилює або зменшуються регіони судин з використанням морфологічних перетворень. Тому модель сегментації може вивчити інваріантні та дискримінаційні особливості, як глобальні, так і локальні. Експериментальні результати на існуючих наборах даних демонструють, що наш метод може бути використаний в задачах сегментації судин сітківки, а також покращити продуктивність інших моделей на основі мережі U-Net, або сегментації медичних даних.
2
Добровська, Л., та А. Руденко. "ІДЕНТИФІКАЦІЯ КОРИСТУВАЧІВ ПІДСИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ НА ОСНОВІ СІТКІВКИ ОКА". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (11 грудня 2021): 121–29. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.246909.
Full textAbstract:
Забезпечення біометричної безпеки має важливе значення в більшості сценаріїв перевірки справжності користувача та його ідентифікації. Розпізнавання, засноване на зразках райдужної оболонки, є важливою областю досліджень, покликаної забезпечити надійну, просту і швидку підсистему ідентифікації користувачів системи, яка використовує камеру (її можна використовувати у будь-якій системі, яка має механізм авторизації, де необхідна гарантія підвищеної безпеки). Мета роботи полягає у встановленні основних етапів алгоритму ідентифікації (класифікації) користувачів системи на основі обробки зображення сітківки ока із зіницею.
 Алгоритм розпізнавання райдужної оболонки ока для реєстрації користувачів системи включає такі етапи
 - попередня обробка зображення: зображення проходить різні фільтри (серед них фільтр Гауса та низько-частотні фільтри, гістограмні перетворення);
 - препроцессінг: 1) локалізація внутрішніх і зовнішніх меж області райдужної оболонки ока з використанням генетичного алгоритму; 2) нормалізація зображення, 3) виокремлення значущої інформації;
 - класифікація (або зіставлення із елементами БД) - виконана на основі двошарового персептрону (ДП).
 Для оцінки алгоритмів розпізнавання райдужної оболонки використано базу даних оцифрованих 100 зображень очей у відтінках сірого від 50 різних людей (класів). Експерименти проводилися у два етапи: 1) сегментація і 2) розпізнавання райдужної оболонки. На першому етапі для локалізації райдужних оболонок застосовується алгоритм прямокутної області. На другому етапі виконується класифікація малюнка райдужної оболонки за допомогою мережі. Сформовані множини навчання й тестування (відповідно 60 зображень очей від 30 різних людей; 40 зображень очей від 20 різних людей). Виявлені райдужки для класифікації після нормалізації та посилення масштабуються за допомогою усереднення. Це допомагає зменшити розмір мережі. Потім зображення подаються матрицями, які є вхідним сигналом для мережі. Виходами ДП є класи візерунків райдужки. Для класифікації райдужної оболонки використовується алгоритм нейронного навчання. Точність розпізнавання на множині навчання становила 95,25%; на множині тестування - 89%.
 Ключові слова - біометрія, розпізнавання райдужної оболонки ока, нейронна мережа
3
Патрушев, Володимир Олександрович, та Ольга Ігорівна Патрушева. "СЕГМЕНТАЦІЯ ДВОВИМІРНОГО СИГНАЛУ, ЯКИЙ ПРЕДСТАВЛЯЄ СОБОЮ ЗОБРАЖЕННЯ ТОВАРУ, ЩО ЗАМОВЛЯЄТЬСЯ СПОЖИВАЧЕМ". RADIOELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS, № 1 (23 березня 2019): 37–43. http://dx.doi.org/10.32620/reks.2019.1.04.
Full textAbstract:
The subject of study in this article is the means of segmentation of the image of the ordered goods by the consumer online store. The goal is to determine the means of segmentation of the image of a two-dimensional signal. Objectives: analyze existing methods of image segmentation, select metaheuristic clustering with an interactive task of the number of clusters, conduct research. Methods used: segmentation of a two-dimensional signal, which is an image of a product ordered by a consumer in an online store. A meta-heuristic clustering method was implemented with an interactive assignment of the number of clusters. The method is based on the optimization of particle swarm (PSO) and annealing simulation (SA), an adaptive optimization of particle swarm (APSO), which underlies the image segmentation, is proposed. The following results were obtained. The use of simulated annealing in the proposed adaptive optimization of a particle swarm provides: control of the rate of convergence of a given metaheuristic method; research in the early stages of the entire search space, and in the final stages - the focus of the search. To determine the effectiveness of the proposed method, studies have been conducted that prove that the mean square error does not exceed 0.05, which in turn proves the effectiveness of the chosen method in image segmentation. Conclusions. The scientific novelty lies in the fact that to solve the problem of determining the method of image preprocessing, a clustering method with a given number of clusters was used, namely a metaheuristic method based on optimizing the particle swarm (PSO) and simulating annealing (SA) using adaptive particle swarm optimization (APSO), which underlies the image segmentation. The use of simulated annealing in the proposed adaptive optimization of a swarm of particles provides: control of the rate of convergence of a given meta-heuristic method and research in the early stages of the entire search space, and in the final stages the direction of the search. As a result of a numerical study, it was found that the mean square error does not exceed 0.05.
4
Pashchenko, R., та M. Mariushko. "МОНІТОРИНГ ЗМІН СТАНУ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ ЗЕМЕЛЬ ЗА ДАНИМИ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛІЗУ КОСМІЧНИХ ЗНІМКІВ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 65 (2021): 8–17. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2021.3.008.
Full textAbstract:
Відсутність загальних підходів до оцінки стану сільськогосподарських земель за даними ДЗЗ показує, що задача моніторингу змін їх стану є до кінця не вирішеною. У статті розглянута можливість використання фрактального аналізу космічних знімків супутника Sentinel-2 сільськогосподарських земель для визначення змін їх стану під впливом різних чинників. Оцінені характеристики космічних знімків супутника Sentinel-2 заданої території з сільськогосподарськими полями на них. Наведено порядок побудови поля фрактальних розмірностей та розрахунку фрактальної розмірності з використанням методів, які найчастіше застосовують на практиці для аналізу цифрових зображень – методи покриття і призми. Показано, що розрахунок і візуалізація ПФР космічних знімків сільськогосподарських земель дозволяє здійснювати їх сегментацію і виділяти межі проведених польових робіт, зміну їх у часі та оцінювати їх структуру після завершення робіт. Визначено, що під час фрактального аналізу космічних знімків супутника Sentinel-2 доцільно використовувати мінімальні або різниці фрактальних розмірностей. Показано, що для автоматизації процесу сегментації різних структур на космічному знімку можна застосовувати гістограму ПФР і селективні зображення. Запропоновано метод моніторингу змін стану сільськогосподарських земель з використанням фрактального аналізу, який дозволяє визначати межі аномалій на зображенні, початок зміни стану земель, обсяг проведених робіт та їх тривалість, а також оцінювати структуру земель
5
Berezky, O. M., та O. Yо Pitsun. "АДАПТИВНИЙ МЕТОД СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ МЕТРИК". Scientific Bulletin of UNFU 28, № 3 (2018): 122–26. http://dx.doi.org/10.15421/40280325.
Full textAbstract:
Проаналізовано сучасні алгоритми сегментації зображень, що дало змогу виділити їх переваги та недоліки для застосування в медичних цілях. Для діагностування передракових та ракових станів молочної залози використовують цитологічні та гістологічні зображення. Процес опрацювання таких зображень є важким і рутинним процесом, що потребує наявності спеціалізованих знань у медиків в галузі комп'ютерного зору. Недоліком біомедичних зображень є низька якість, неоднорідність освітлення у процесі формування зображень, низька контрастність. Неможливо застосувати одні і ті ж алгоритми і їх параметри до різних зображень, тому актуальним постає завдання розроблення адаптивних систем сегментації зображень. З'ясовано, що алгоритм сегментації методом водорозподілу у комбінації з методом порогової сегментації показав найкращі результати. Охарактеризовано закономірності між вхідними даними біомедичних зображень та алгоритмами сегментації. Сформовано правила нечіткої логіки для підбору параметрів алгоритмів біомедичних зображень. Розроблення автоматичної системи підбору параметрів сегментації цитологічних і гістологічних зображень є актуальним завданням, що підвищить якість опрацювання зображень.
6
Макарук, Лариса. "Паралінгвальні графічні компоненти як стилістично марковані засоби інтеракції у сучасному англійському писемному дискурсі". East European Journal of Psycholinguistics 3, № 2 (2016): 61–68. http://dx.doi.org/10.29038/eejpl.2016.3.2.mak.
Full textAbstract:
Статтю присвячено паралінгвальним графічним компонентам комунікації, які функціонують у сучасному англійському писемному дискурсі. Виокремлені паралінгвальні компоненти поділено на кілька груп на основі виявлених спільних ознак. Серед них – сегментація тексту та інші графічні ефекти; шрифт та колір; непіктографічні та нефотографічні текстові елементи; іконічні мовні елементи (зображення); інші невербальні засоби. Звернуто увагу на структуру, семантику та прагматику окремих елементів, які є складниками означених груп. Обґрунтовано їх специфіку та диференційні ознаки. На основі ілюстративного матеріалу доведено, що використання невербальних компонентів невипадкове, а зумовлене низкою причин, провідними серед яких можна вважати інформаційну революцію та бажання реципієнтів й продуцентів передати та отримати максимум інформації, використовуючи при цьому мінімум семіотичних ресурсів з досить потужним прагматичним потенціалом. Звернуто увагу на те, що паралінгвальні писемні семіотичні ресурси – своєрідні стилістично забарвлені компоненти, здатні миттєво впливати на реципієнтів, змінювати їхню поведінку, спонукати до небажаних та не планованих заздалегідь дій. Окреслено кореляцію вербальних та невербальних компонентів на різних рівнях.
 Література
 References
 
 Forceville, C. and Urios-Aparisi, E. (ed). (2009). Multimodal Metaphor. Berlin: Mouton deGruyter.
 Jewitt, C. (ed.) (2009). The Routledge Handbook of Multimodal Analysis. London: Routledge.
 Kress, G. and Leeuwen, T. Van. (2001). Multimodal Discourse. Bloomsbury Academic.
 Kress, G. (2010). Multimodality: A Social Semiotic Approach to ContemporaryCommunication. London: Routledge.
 Kress, G. and Van Leeuwen, T. (2006). Reading Images: The Grammar of Visual Design.London: Routledge.
7
Білобородова, Т. О., І. С. Скарга-Бандурова, О. Л. Прищепа, Л. О. Шумова та С. О. Ломакін. "Технології цифрової гістології". ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, № 2 (266) (13 березня 2021): 5–12. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2021-266-2-5-12.
Full textAbstract:
Прогрес інформаційних технологій, доступність обчислювальних потужностей, наявність великих наборів даних, розвиток технологій штучного інтелекту, машинного і глибокого навчання дали поштовх розвитку цифрової гістології. Сучасні дослідження спрямовані на створення єдиного стандартизованого рішення цифрової гістології, яке відповідатиме рівню діагностичної точності традиційної світлової мікроскопії. В статті представлено результати аналізу поточного стану і перспектив використання інформаційних технологій для цифровізації процедур патогістологічного дослідження. Розглянуто напрямки цифрової гістології, що включають телепатологію, цифрову патологію, аналіз зображень мікроскопій гістологічних препаратів та аналітику даних. Розглянуто основні технології цифрової гістології за напрямками, які, перетинаючись, доповнюють один одного. Визначено поточні завдання і проблеми цифрової гістології, а також напрямки досліджень у відповідності до задач аналізу і пошуку ефективних рішень у цій галузі. Формалізовано наступні основні етапи цифрової гістології: формування оптичного зображення мікроскопом, обробка цифрового зображення, передача даних по мережі, їх відображення на моніторі та формування патогістологічного висновку, який, в свою чергу, містить розпізнавання та аналіз гістологічних зображень, інтерпретацію і валідацію отриманих результатів, оцінку ефективності використовуваних аналітичних моделей. Виділено основні обмеження цифрової гістології, пов'язані з технологіями розпізнавання гістологічних зображень. Розглянуто умови валідації досліджень та інструментів цифрової гістології, які повинні бути належним чином перевірені з використанням репрезентативних даних для забезпечення узагальнення підходів і сумісності. Обґрунтовано задачі подальших досліджень у вигляді удосконалення процесу розпізнавання та аналізу гістологічних зображень з використанням технології глибокого навчання, яка показує високу точність сегментації, виявлення та класифікації при аналізі зображень мікроскопій гістологічних препаратів.
8
ИВАНЮК, А. И., та Т. В. КОВАЛЕНКО. "Метод оцінки ефективності сегментації текстурних областей зображення". Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті, № 1 (27 лютого 2018): 29–34. http://dx.doi.org/10.18664/ikszt.v0i1.126209.
Full text
9
Svyrydov, A. S. "МЕТОД ПІДБОРУ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, № 47 (2018): 137–40. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.1.137.
Full textAbstract:
У статті розглянуто існуючі методи розпізнавання зображень і проаналізовано їх недоліки. Детальнорозглянуто етапи роботи методів, визначені умови, при яких існуючі алгоритми попередньої обробки тасегментації можуть поліпшити процес розпізнавання зображень. На основі досліджень був запропонований метод вибору алгоритмів для таких етапів, як предобробка, сегментація та розпізнавання, що в своючергу дозволить оптимізувати та прискорити процес розпізнавання зображень.
10
Kozhemyako, A. V., and G. S. Kolesnik. "Finding defects in the wood by image segmentation." Optoelectronic information-power technologies 36, no. 2 (2019): 20–27. http://dx.doi.org/10.31649/1681-7893-2018-36-2-20-27.
Full text
11
Melnyk, V. N., and N. V. Mulyar. "Automatic segmentation of half-tone images by the method of CDVA." Science and Education a New Dimension VI(171), no. 19 (2018): 43–46. http://dx.doi.org/10.31174/send-nt2018-171vi19-09.
Full text
12
Мінухін, С. В. "Дослідження моделі сегментації зображень з використанням розподілених режимів TensorFlow та згорткової нейронної мережі U-Net". Системи обробки інформації, № 1(160), (30 березня 2020): 115–22. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.160.15.
Full textAbstract:
Розглянуто модель сегментації медичних зображень з використанням різних розподілених режимів бібліотеки машинного навчання TensorFlow та згорткові мережі U-Net. Проведено аналіз можливостей розподілених обчислень для їх використання в TensorFlow. Описана побудована архітектура кластера робочих станцій та послідовність кроків для проведення експериментальних досліджень. Отримано оцінки втрат при навчанні у вигляді коефіцієнта Дайса, які свідчать про переваги використання синхронного режиму розподіленого навчання та в умовах масштабованості розгорнутого кластера.
13
Помпа, Костянтин Віталійович, та Віталій Борисович Максименко. "АЛГОРИТМ СЕГМЕНТАЦІЇ НОВОУТВОРЕНИХ ПУХЛИН НА МРТ ЗОБРАЖЕННІ ГОЛОВНОГО МОЗКУ ЗА ДОПОМОГОЮ КОМБІНАЦІЙ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ". Біомедична інженерія і технологія, № 2 (29 листопада 2019): 72–79. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2019.2.167054.
Full text
14
А.І. Поляченко. "РУЧНА ОБРОБКА МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ЛІКАРЕМ-ДІАГНОСТОМ У СИСТЕМІ РОЗПІЗНАВАННЯ ТОМОГРАФІЧНИХ І РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗНІМКІВ ДЛЯ ПОШУКУ І ЛОКАЛІЗАЦІЇ ПАТОЛОГІЙ". Наукові нотатки, № 67 (31 січня 2020): 117–20. http://dx.doi.org/10.36910/6775.24153966.2019.67.18.
Full textAbstract:
У статті запропоновано та побудовано систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій. У даній статті необхідно розробити систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій та розглянути принципи ручної обробки медичних зображень лікарем-діагностом.
 Для пошуку і локалізації аномалій на томографічних і рентгенівських знімках пропонується система, яка буде складатися з наступних блоків : блок введення інформації про пацієнта; блок обробки медичних зображень, що включає: згорткову нейронну мережу (ЗНМ) для класифікації томографічних і рентгенівських знімків; ЗНМ для визначення залежностей значень просторового фактора від стандартизованих -значень і з наступним розрахунком коефіцієнту загальної просторової автокореляції; ЗНМ для сегментації томографічних і рентгенівських знімків; підсистему ручної обробки медичних зображень, що представлена лікарем-діагностом;блок для встановлення висновку, що включає нейронну мережу (НМ), призначену для порівняння отриманих результатів; блок для класифікації виявлених патологій, що включає НМ; базу даних, як вже існуючих знімків, так і нових, у т.ч. з результатом оброблення; блок підготовки звіту.
15
Yurchuk, Iryna, and Olena Kolesnyk. "Segmentation as an effective method of isolating a brain tumor on MRI." Advanced Information Technology, no. 1 (1) (2021): 53–58. http://dx.doi.org/10.17721/ait.2021.1.07.
Full textAbstract:
Digital image processing, which ensues in many sides of life, is one of the areas that requires rapid development and improvement of existing algorithms, both for accuracy and completeness, and for reasons of speed and cost-effectiveness of both technical and software solutions. Medical application itself is the area where both precision in processing is important, as insufficient information affects the treatment protocol, and the cost for availability and widespread use. In this research, an algorithm for segmentation of digital MRI images of the brain is proposed in order to isolate the segment that contains the tumor. This algorithm is based on the sequential execution of the following steps: threshold Otsu’s method of binarization of the image, selection of brain and tumor tissues by morphological operations, segmentation by marked watershed, removal of the skull line and selection of the segment containing the tumor by an erosion. The verification did not reveal false-positive segmentation results, and the percentage of images correctly segmented to detect the tumor was 96.2%. It should be noted the high speed of the segmentation process obtained by the authors.
16
Azarhov, O. Yu, S. M. Zlepko, S. V. Timchik, T. A. Chernyshova та S. O. Danilkov. "МЕТОДИ І ЗАСОБИ ДЛЯ КОМП’ЮТЕРНОГО АНАЛІЗУ МІКРОСКОПІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ЦИРКУЛЮЮЧИХ ПУХЛИННИХ КЛІТИН". Вісник наукових досліджень, № 4 (13 січня 2018). http://dx.doi.org/10.11603/2415-8798.2017.4.8310.
Full textAbstract:
У статті наведено класифікацію автоматизованих систем обробки біомедичних зображень, їх режим роботи. У більшості випадків для існуючих програмних засобів обробки та аналізу медичних клітинних зображень рекомендовано використовувати автоматичний режим, проте це не дає досягти бажаного результату.Мета дослідження – удосконалити методи обробки зображень та усунути недоліки існуючих методів виявлення пухлинних клітин у крові.Матеріали і методи. Для аналізу медичних зображень клітинних структур та отримання основних морфологічних параметрів об’єктів на цифрових зображеннях необхідно враховувати необхідність “доведення” отриманого зображення до необхідної якості. В подальшому цифрове зображення повинно точно представляти оригінальне оптичне зображення з необхідною для кожного специфічного додатку роздільною здатністю. Роздільна здатність у цифровому форматі характеризується двома параметрами: фотометричною роздільною здатністю – дозвіл яскравісний і просторовою роздільною здатністю. Реалізація завдань з оброблення зображень досягається використанням математичних операцій: лінійна і нелінійна фільтрація; арифметико-логічні операції; математична морфологія; порогова сегментація; інтерактивні вимірювання; препарування зображень тощо.Результати досліджень та їх обговорення. Для успішного застосування методів виявлення пухлинних клітин в крові та кістковому мозку необхідно удосконалювати методи ідентифікації дисемінованих пухлинних клітин (ДПК) і циркулюючих пухлинних клітин (ЦПК). Процес отримання, оброблення та визначення мікроскопічних зображень циркулюючих пухлинних клітин за допомогою розробленої авторами інформаційної технології для визначення ЦПК в крові людини, слід відзначити, що в її основу покладено удосконалений ISET - метод виявлення ЦПК. Сам метод та ISET -технологія на сьогодні є одним із найефективніших засобів виявлення ЦПК у крові людини.Висновки. Удосконалений метод та інформаційна технологія забезпечують: максимальне збереження цілості й неушкодженості ЦПК; мінімальний вплив (лікаря) на процес визначення та підрахунку ЦПК.
17
Дронова, Ірина. "Перспективи і особливості використання різних типів дистанційного зондування Землі для моніторинга екологічних індикаторів болотних та річкових екосистем". Матеріали міжнародної науково-практиченої конференції "Екологія. Людина. Суспільство", 20 травня 2021, 31–36. http://dx.doi.org/10.20535/ehs.2021.233530.
Full textAbstract:
Застосування даних дистанційного зондування Землі (ДЗЗ) із супутникових, повітряних та незайнятих приладових платформ швидко зростає в різних сферах екологічного моніторингу. Охоплення великих просторових масштабів та можливість повторних спостережень роблять цю технологію економічно вигідною порівняно з польовими дослідженнями. Цей потенціал представляє особливий інтерес для чутливих екосистем з високим рівнем біорізноманіття, але складним доступом в польових умовах, таким як водно-болотні угіддя та річкові системи, що знаходяться під загрозою в усьому світі. Цей огляд обговорює основні сучасні проблеми використання ДЗЗ для таких екосистем та способи їх вирішення, наголошуючи на трьох основних стратегіях. По-перше, використання знімків ДЗЗ що представляють різні пори року замість однієї дати може значно полегшити розпізнавання різних типів рослинності та болотних поверхонь на основі їх сезонних спектральних контрастів. По-друге, як дуже висока, так і дуже низька просторова роздільна здатність зображень може ускладнити картування різноманітних поверхонь в водно-болотних ландшафтах через наявність спектального «шуму» або недостатнє відтворення меж різних ландшафтних елементів. Цю проблему можна полегшити за допомогою об'єктного аналізу зображень, де замість окремих пікселей мінімальними одиницями картування є невеликі обєкти, або групи пікселів утворені за допомогою сегментації, а спектральний шум зменшується за рахунок усереднення спектральної інформації на рівні таких об'єктів. Нарешті, картування та моніторинг водно-болотних угідь можуть інтенсивніше використовувати нові алгоритми машинного навчання, які долають статистичні обмеження попередніх підходів та покращують розпізнавання ландшафтних класів. Найголовніше, ці заходи доповнюють один одного і тому їх слід застосовувати разом, інтегруючи в один робочий процес ландшафтного аналізу.