The Bayes decision rule for recognition of hyperspectral aerospace data is obtained. An example of recognition of forest stand types is given.
hyperspectral aerospace observation, optimum Bayes decision rule, pattern recognition
1. Van Tris G. Teorija obnaruzhenija, ocenok i moduljacii. V. 1. Teorija obnaruzhenija, ocenok i linejnoj moduljacii / Per. s angl. M.: Sov. radio, 1972. 744 p.
2. Protasov K.K. Algoritm raspoznavanija obrazov po dannym giperspektral'noj s#emki // Tezisy dokl. II Mezhdunar. konf. «Geoinformatika: tehnologii, nauchnye proekty»: Barnaul: Izdatelstvo OAO «A.R.T.», 2010. P. 80.
3. Protasov K.K. Neparametricheskij algoritm raspoznavanija ob#ektov po nabljudenijam iz kosmosa // Innovatika-2011: Sb. materialov VII Vseros. nauchno-prakt. konf. studentov, aspirantov i molodyh uchenyh s jelementami nauchnoj shkoly / Pod red. A.N. Soldatova, S.L. Min'kova. Tomsk: Tomskoe universitetskoe izdatelstvo, 2011. V. 2. P. 9297.
4. Riss F., Sjokefal'vi-Nad' B. Lekcii po funkcional'nomu analizu / Per. s fr. M.: Mir, 1979. 580 p.
5. Forsajt Dzh., Mal'kol'm M., Mouler K. Mashinnye metody matematicheskih vychislenij / Per. s angl. H.D. Ikramova. M.: Mir, 1980. 280 p.