طبقه‌بندی عارضه مبنای تصاویر پلاریمتری سار با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌های چندگانه ماشین بردار پشتیبان

Authors

Abstract:

طبقه بندی پوشش زمین یکی از کاربرد های مهم استفاده از داده های سنجش از دوری است. از میان تصاویر و داده­های مورد استفاده در این مورد، داده های پلاریمتری راداری به خاطر امکان استخراج ویژگی های زیاد و متنوع میتوانند برای طبقه بندی گزینه مناسبی باشند. در این مقاله یک روش عارضه مبنا برای طبقه بندی مناطق شهری با استفاده از داده های پلاریمتری راداری به صورت تلفیق نتایج پیکسل مبنای طبقه بندی SVM و قطعات تصویری ارائه می­گردد. در این تحقیق  برای رسیدن به دقت مناسب طبقه بندی از مجموعه ویژگی های بهینه استفاده  شده است. بدین منظور، از روش طبقه بندی کننده های چندگانه SVM استفاده شده است. برای  نیل به این هدف، معیار دقت کلاس در طبقه بندی SVM, جهت انتخاب ویژگی به صورت کلاس مبنا و همچنین انتخاب ویژگی به صورت تصادفی مورد استفاده قرار گرفته شده است. در تصاویر پلاریمتری به خاطر نویز ضربه ای، گاها نتایج طبقه بندی پیکسل مبنا ممکن است راضی کننده نباشد. لذا در این تحقیق از ویژگی های مربوط به فضای تصویر یا قطعات تصویری استفاده شده است.  بطور کلی روش ارائه شده سه گام اصلی دارد: انتخاب ویژگی , طبقه بندی پیکسل مبنا و تلفیق نتایج پیکسل مبنا و قطعات تصویری. بهبود دقت طبقه بندی بعنوان دستاورد مهم این تحقیق معرفی شده اند.  نتایج نشان میدهد که دقت کلی روش ارائه شده 07/90 % نسبت به نتایج پیکسل مبنای طبقه بندی کننده های چندگانه SVM (61/83 % ) بهبود داشته است.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

طبقه بندی عارضه مبنای تصاویر پلاریمتری سار با استفاده از طبقه بندی کننده های چندگانه ماشین بردار پشتیبان

طبقه بندی پوشش زمین یکی از کاربرد های مهم استفاده از داده های سنجش از دوری است. از میان تصاویر و داده­های مورد استفاده در این مورد، داده های پلاریمتری راداری به خاطر امکان استخراج ویژگی های زیاد و متنوع میتوانند برای طبقه بندی گزینه مناسبی باشند. در این مقاله یک روش عارضه مبنا برای طبقه بندی مناطق شهری با استفاده از داده های پلاریمتری راداری به صورت تلفیق نتایج پیکسل مبنای طبقه بندی svm و قطعات...

full text

پیش‌بینی ماهانه جریان با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بر مبنای آنالیز مؤلفه اصلی

هدف اصلی این تحقیق بررسی تأثیر انتخاب متغیرهای ورودی با استفاده از آنالیز مؤلفه اصلی (PCA) بر عملکرد مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی ماهانه دبی رودخانه بود. به این منظور ابتدا با استفاده از 18 متغیر ورودی به مدل SVM، دبی جریان ماهانه پیش‌بینی شد. سپس با استفاده از PCA تعداد متغیرهای ورودی به مدل SVM از 18 متغیر به 5 مؤلفه کاهش یافت. در نهایت با استفاده از آماره توسعه یافته توسط نویس...

full text

طبقه‌بندی تصاویر پلاریمتری رادار با روزنه مجازی بر اساس تلفیق طبقه‌بندی کننده ماشین بردار پشتیبان و میدان‌های تصادفی مارکوف

تحقیقات اخیر نشان داده است که طبقه بندی تصاویر سنجش ازدور با کمک روش‌هایی که از اطلاعات مکانی در کنار اطلاعات طیفی استفاده می‌کند، نسبت به روش‌های مبتنی بر فقط اطلاعات طیفی، دقیق‌تر می‌باشد. اگرچه طبقه‌بندی به روش ماشین بردار پشتیبان دارای نتایج دقیق در بیشتر تصاویر سنجش‌ ازدور می‌باشد ولی این طبقه‌بندی کننده ذاتا بر مبنای فقط اطلاعات تک پیکسل عمل می‌کند، که این یک محدودیت برای استفاده از آن می...

full text

پیش بینی ماهانه جریان با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بر مبنای آنالیز مؤلفه اصلی

هدف اصلی این تحقیق بررسی تأثیر انتخاب متغیرهای ورودی با استفاده از آنالیز مؤلفه اصلی (pca) بر عملکرد مدل ماشین بردار پشتیبان (svm) برای پیش بینی ماهانه دبی رودخانه بود. به این منظور ابتدا با استفاده از 18 متغیر ورودی به مدل svm، دبی جریان ماهانه پیش بینی شد. سپس با استفاده از pca تعداد متغیرهای ورودی به مدل svm از 18 متغیر به 5 مؤلفه کاهش یافت. در نهایت با استفاده از آماره توسعه یافته توسط نویس...

full text

طبقه بندی تصاویر ابرطیفی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

در این تحقیق به پیاده سازی و ارزیابی الگوریتم ماشین های بردار پشتیبان در تصاویر ابرطیفی پرداخته شده است. در طبقه بندی تصاویر ابرطیفی به علت ابعاد زیاد، کم بودن نمونه های آموزشی، تغییرات مکانی امضای طیفی، وجود نویز دارای چالش هایی هستیم. با توجه به مشکلات مطرح شده در طبقه بندی تصاویر ابرطیفی نیاز به روش هایی می باشد که به راحتی با ابعاد بالای داده های ورودی کار کرده و همچنین با نمونه های آموزشی ...

15 صفحه اول

طراحی سیستم تشخیص ندول های ریوی از روی تصاویر سی‌تی‌اسکن ریه با استفاده از طبقه‌بندی کننده ماشین بردار پشتیبان

مقدمه: تشخیص ندول‌های ریوی به کمک رادیولوژی یکی از روش‌های تشخیص زودرس سرطان در تصاویر سی‌تی‌اسکن است. یکی از چالش­های اصلی برای تشخیص ندول­های ریوی ، مشکل شناسایی و تفکیک ندول­های ریوی از اجزا ریه می­باشد. در این پژوهش یک سیستم تشخیص به کمک کامپیوتر جهت شناسایی این ندول ها معرفی شده است. روش: این پژوهش مطالعه­ای توصیفی، تحلیلی بوده که به روی 97 تصویر سی­تی اسکن انجام شده است. جهت تشخیص ندول­ها...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 5  issue 2

pages  181- 191

publication date 2015-11

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Keywords

No Keywords

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023