کاهش بعد تصاویر فراطیفی از طریق خوشه بندی فازی باندها
Authors
Abstract:
این مقاله یک روش نوین جهت انتخاب باند از تصاویر فراطیفی از طریق خوشه بندی باندها ارائه می دهد. نوآوری اصلی این تحقیق در دو موضوع قرار می‌گیرد: الف- ارائه یک فضای محاسباتی جدید با نام فضای پدیده که در آن باندها بر اساس انعکاس طیفی پدیده ها دارای بردار مشخصه می‌شودد. ب- ارائه معیار هایی نظیر عدم قطعیت و زاویه در فضای پدیده برای شناسایی باندهای با وابستگی بالا و باندهای حاوی اطلاعات. پس از آنکه فضای پدیده توسط میانگین کلاسها ایجاد گردید، باندها در این فضا توسط الگوریتم FCM خوشه بندی می‌شوند. مجموعه باندهای با همبستگی بالا از طریق شاخص عدم قطعیت در یک دسته قرار گرفته و نزدیک ترین باند به مرکز هر دسته به عنوان نماینده باندهای قرار گرفته در آن دسته معرفی میشود. از طرفی باندهای با عدم قطعیت بالا به عنوان باندهای منفرد معرفی شده که از میان آنها باندهای حاوی اطلاعات از طریق زاویه نسبت به قطر فوق مکعب فضای پدیده شناسایی می‌گردند. از آن جا که دسته بندی باندها مبتنی بر الگوریتم خوشه بندی فازی و نظارت نشده است عمل خوشه بندی چندین بار تکرار شده و باندهایی به عنوان نماینده در فضای پدیده معرفی می‌شوند که بیشترین صحت طبقه بندی را به ازای داده های اعتبار سنجی حاصل نمایند. نتایج عملی بر روی یک قطع از تصویر فراطیفی که به عنوان یک داده چالش آور و مبنا مطرح است نتایج بهتری را نسبت به الگوریتم های متداول انتخاب باند نظیر پیشرو شناور و پسرو شناور عاید کرد.
similar resources
بهبود طبقه بندی بدون نظارت تصاویر فراطیفی با استفاده از مدل خوشه بندی فازی gustafson-kessel
مدل های خوشه بندی c-means یکی از پرکاربردترین شیوه های طبقه بندی نظارت نشده در آنالیز داده ها به شمار میرود. مدل فازی این روش، یعنی fuzzy c-means، یکی از مشهورترین مدل هایی است که در آن هر داده با یک مقدار درجۀ عضویت بین 0 و 1، به هر یک از خوشه ها اختصاص داده میشود. این مدل خوشه بندی جهت طبقه بندی داده های سنجش از دوری بسیار استفاده شده است. مدل fuzzy c-means از فاصلۀ اقلیدسی جهت خوشه بندی اس...
full textطبقه بندی نظارت نشده تصاویر فراطیفی با الگوریتم خوشه بندی possibilistic fuzzy c-means
روش های طبقه بندی از مهم ترین روش های استخراج اطلاعات از تصاویر سنجش از دوری می باشند که به طور مرسوم به دو دسته نظارت شده و نظارت نشده تقسیم می شوند. روش های نظارت شده نیازمند جمع آوری داده های آموزشی بوده و مستلزم صرف هزینه و زمان می باشند. در مقابل، روش های نظارت نشده فقط متکی بر داده های تصویری بوده و اغلب به صورت اتوماتیک انجام می شوند. روش های نظارت نشده نسبت به روش های نظارت شده اگر چه م...
full textبهبود طبقه بندی طیفی- مکانی جنگل پوشای مینیمم با کاهش ابعاد تصاویر فراطیفی
فن‌آوری سنجش از دور فراطیفی دارای کاربردهای فراوان در طبقه‌بندی پوشش‌های زمین و بررسی تغییرات آنها است. با پیشرفت‌های اخیر و ایجاد تصاویری با قدرت تفکیک مکانی بالا، لزوم استفاده توام از اطلاعات طیفی و مکانی را در طبقه‌بندی تصاویر فراطیفی ایجاب می‌کند. در این تحقیق روشی جدید جهت طبقه‌بندی طیفی-مکانی تصاویر فراطیفی به کمک الگوریتم جنگل پوشای مینیمم ( MSF) مبتنی بر نشانه‌ها که یکی از دقیق‌ترین الگ...
full textارایه شاخصی جدید جهت سنجش اعتبار خوشه بندی در الگوریتم های خوشه بندی فازی نوع-2
One of the main issues in fuzzy clustering is to determine the number of clusters that should be available before clustering and selection of different values for the number of clusters will lead to different results. Then, different clusters obtained from different number of clusters should be validated with an index. But so far such an index has not been introduced for interval type-2 fuzzy C...
full textMy Resources
Journal title
volume 43 issue 4
pages -
publication date 2009-08-23
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023