طبقه بندی تصاویر ابرطیفی با استفاده از ترکیب ویژگی های مستخرج از ماتریس محلی کرنل وزن دار ویژگی های طیفی و فرکتالی
- سال انتشار: 1403
- محل انتشار: نشریه سنجش از دور و GIS ایران، دوره: 16، شماره: 2
- کد COI اختصاصی: JR_GIS-16-2_003
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 55
نویسندگان
دانشجوی دکتری سنجش از دور گروه فتوگرامتری و سنجش از دور، دانشکده ژئودزی و ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
دانشیار گروه فتوگرامتری و سنجش از دور ، دانشکده ژئودزی و ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
چکیده
سابقه و هدف: در سال های اخیر استفاده از تصاویر ابرطیفی به دلیل غنای بالای طیفی در زمینه های مختلف مطالعات زمین به خصوص در سنجش از دور بسیار افزایش یافته است. طبقه بندی این تصاویر به منظور استخراج اطلاعات از آنها همواره با چالش هایی مختلفی همچون چگونگی مدیرت ابعاد این داده ها و صحت کم طبقه بندی در هنگام وجود تعداد محدودی از نمونه های آموزشی همراه است. افرایش صحت طبقه بندی این تصاویر با هدف مطالعات دقیق پدیده ها و تغییرات سطح زمین همواره از موضوعات مورد مطالعه جامعه علمی سنجش از دور بوده است. در سال های اخیر استفاده از ویژگی های مکانی به منظور افزایش صحت طبقه بندی تصاویر ابرطیفی بسیار رایج شده است. تاکنون روش های مختلفی برای طبقه بندی طیفی-مکانی تصاویر ابرطیفی معرفی شده است و پژوهش های مربوطه در راستای معرفی روش هایی با ساختار ساده تر و صحت بالاتر نیز در جریان است. به دلیل وجود رابطه های پیچیده میان باندهای مختلف تصویر ابرطیفی با الهام از پژوهش های موجود در شاخه بینایی ماشین در این پژوهش روشی توسعه داده شده است که می تواند روابط پیچیده میان ویژگی های طیفی و مکانی در یک تصویر ابرطیفی را مدل سازی کند. هدف اصلی این مقاله ارائه روشی جدید و کارا مبتنی بر ترکیب ویژگی های مستخرج از ماتریس محلی کرنل وزن دار ویژگی های طیفی و فرکتالی به منظور تولید ویژگی برای طبقه بندی تصاویر ابرطیفی است. مواد و روش ها: به منظور طبقه بندی تصاویر ابرطیفی در پژوهش حاضر ابتدا یک مرحله کاهش بعد بر روی تصویر ابرطیفی انجام می شود. در مرحله بعد ویژگی های مکانی مبتنی بر بعد فرکتال جهت دار تولید می شوند و مجددا این ویژگی ها کاهش بعد پیدا می کنند. در مرحله بعد ویژگی های مستخرج از ماتریس محلی کرنل وزن دار از هر دو دسته ویژگی های طیفی و فرکتالی تولید می شوند. این ویژگی های ثانویه وابستگی های محلی غیرخطی میان ویژگی های طیفی و فرکتالی را که در روش های پیشین طبقه بندی مورد توجه نبوده است، در فرایند تولید ویژگی لحاظ می کنند که در نهایت سبب افزایش صحت طبقه بندی می شوند. سپس این دو دسته بردار ویژگی جدید برای هر پیکسل با هم الصاق می شود و یک بردار غنی از اطلاعات طیفی– مکانی را تشکیل می دهد. در نهایت به منظور تعیین برچسب هر پیکسل، بردار ویژگی حاصل از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان طبقه بندی می شود. آزمایش های این پژوهش بر دو تصویر مرجع ابرطیفی واقعی ایندین پاین و دانشگاه پاویا انجام شده است. نتایج و بحث: تحلیل نتایج نشان می دهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن ویژگی های مستخرج از ماتریس محلی کرنل وزن دار ویژگی های طیفی– فرکتالی موجب افزایش ۲۰ و ۱۸ درصدی صحت طبقه بندی در مقایسه با طبقه بندی با ویژگی های طیفی تنها به ترتیب در تصاویر ایندین پاین و دانشگاه پاویا شده است. این نتیجه تایید می کند که در نظر گرفتن اطلاعات مکانی به طور موثر سبب افزایش چشمگیر صحت طبقه بندی حتی زمانی که نمونه های آموزشی اندکی در دسترس باشد، می شود. همچنین رویکرد پیشنهادی این پژوهش در مقایسه با چندین پژوهش دیگر در این حوزه به صحت های بالاتری رسیده است. نتیجه گیری: عملکرد بهتر روش پیشنهادی در مقایسه با دیگر روش های رقیب به دلیل در نظر گرفتن وابستگی های محلی غیرخطی میان ویژگی های طیفی و فرکتالی است که تاکنون در پژوهش های پیشین مورد توجه نبوده است. در پژوهش های آتی در نظر داریم که رویکرد پیشنهادی را درگام اول از نظر زمانی و در گام بعدی با در نظر گرفتن تعداد بیشتری از ویزگی های مبتنی بر هندسه فرکتال از نظر صحت بهبود دهیم.کلیدواژه ها
ماتریس محلی کرنل وزن دار, طبقه بندی, ابرطیفی, بعد فرکتال, بافت تصویراطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.