طبقه بندی تصاویر ماهواره ای یکی از متداول ترین روشهای استخراج اطلاعات از داده های سنجش از دوری می باشد. با ظهور سنجنده های مایکروویو امکان بهره برداری از اطلاعاتی متمایز از اطلاعات قابل استخراج از سنجنده های نوری فراهم آمده است. دلیل این امر امکان استفاده از ویژگی های متمایز طیف الکترو مغناطیس در محدوده ی مایکروویو است که توسط سنجنده های راداری قابل برداشت می باشد. در این بین تصاویر پلاریمتریک ...

یک تصویر تمام پلاریمتریک راداری (polsar) قابلیت فراهم کردن یک داده با فضای ویژگی ابعاد بالا را دارد. این حجم بالای اطلاعاتی می تواند دقت کلی طبقه بندی پوشش زمینی را افزایش دهد. اما افزایش ابعاد داده در صورت ناکافی بودن تعداد نمونه­های آموزشی ممکن است باعث پیچیده­تر شدن طبقه­بندی و رخ دادن پدیده نفرین ابعاد شود. یکی از راهکارهای حل این مشکل، استفاده از سیستم­های طبقه­بندی چندگانه (mcs) است که تو...

جمع آوری داده توسط سنجش از دور یک مرحله اساسی در مدیریت پایدار زمین می باشد. یکی از پردازش های مهم و پرکاربرد بر روی تصاویر سنجش از دور، طبقه بندی است. از دیدگاه تصمیم گیری، نقشه های حاصل از طبقه بندی می توانند مفید واقع شوند، زیرا، این الگوریتم ها اطلاعات پیچیده طیفی- مکانی را در تعداد محدودی کلاس مورد نیاز، خلاصه می کنند. داده های پلاریمتریک sar به دلیل دارا بودن اطلاعات غنی از محیط، در چند ...

طبقه بندی تصاویر ماهواره ای یکی از متداول ترین روشهای استخراج اطلاعات از داده های سنجش از دوری می باشد. با ظهور سنجنده های مایکروویو امکان بهره برداری از اطلاعاتی متمایز از اطلاعات قابل استخراج از سنجنده های نوری فراهم آمده است. دلیل این امر امکان استفاده از ویژگی های متمایز طیف الکترو مغناطیس در محدوده ی مایکروویو است که توسط سنجنده های راداری قابل برداشت می باشد. در این بین تصاویر پلاریمتریک ...

یک تصویر تمام پلاریمتریک راداری (polsar) قادر است ویژگی­های پلاریمتریک مهمی برای طبقه­بندی پوشش زمینی فراهم کند. این ویژگی­ها می توانند پارامترهای مستخرج از ماتریس پراکنش، کواریانس و همدوسی یا پارامترهای مستخرج از روش­های تجزیه هدف یا هر دو دسته باشد. در این مقاله، ویژگی­های پلاریمتریک فراوانی از یک تصویر polsar استخراج می­شود. سپس با استفاده از الگوریتم ژنتیک (ga) و درخت تصمیم (dt)، یک روش انت...

در دهه های اخیر، با توجه به ظهور سنجنده های پلاریمتریک رادار، تحقیقات فراوانی در زمینه استفاده از داده های این سنجنده ها بعنوان ابزاری مناسب در مطالعه پوشش سطح زمین مطرح شده است. طبقه بندی کلاس های پوشش دهنده ی سطح زمین، یکی از مهم ترین کاربرد های تصاویر پلاریمتریک رادار می باشد. با استفاده از تصاویر پلاریمتریک می توان توصیفگرهای بسیاری را استخراج نمود که بیشتر این توصیفگرها از توزیع آماری خاصی...

     افزایش تولید محصولات کشاورزی با توجه به شرایط آب و هوایی، محدودیت منابع آبی و نیز محدودیت زمین‌های دارای پتانسیل تولید، همچنین محدودیت­های مالی در کشور با مشکلات فراوانی روبرو می­باشد. بنابراین برای تأمین مواد غذایی باید بهره‌وری از عوامل تولید به ویژه آب و خاک افزایش و ضایعات کشاورزی تا حد امکان کاهش یابد. این امر نیازمند پایش منظم محصولات می­باشد. سنجش از دور یکی از مهمترین تکنیک‌های مور...

با توجه به اینکه استفاده از پلاریزاسیون های مختلف امواج الکترومغناطیسی در تصویربرداری پلاریمتریک راداری اطلاعاتی غنی از جنبه های مختلف عوارض را فراهم می کند. امروزه تصاویر پلاریمتری به عنوان ابزار قوی و کارآمد در زمینه ی شناسایی عوارض مختلف در مناطق جغرافیایی پیچیده مورد توجه قرارگرفته اند. به منظور استخراج اطلاعات، طبقه بندی این تصاویر حائز اهمیت می-باشد. طبقه بندی کننده ی ماشین های بردار پشتی...

یک تصویر تمام پلاریمتریک راداری (POLSAR) قابلیت فراهم‌کردن یک داده با فضای ویژگی ابعاد بالا را دارد. این حجم بالای اطلاعاتی می‌تواند دقت کلی طبقه‌بندی پوشش زمینی را افزایش دهد. اما افزایش ابعاد داده در صورت ناکافی بودن تعداد نمونه­های آموزشی ممکن است باعث پیچیده­تر شدن طبقه­بندی و رخ دادن پدیده نفرین ابعاد شود. یکی از راهکارهای حل این مشکل، استفاده از سیستم­های طبقه­بندی چندگانه (MCS) است که تو...

یک تصویر تمام پلاریمتریک راداری (POLSAR) قادر است ویژگی­های پلاریمتریک مهمی برای طبقه­بندی پوشش زمینی فراهم کند. این ویژگی­ها می‌توانند پارامترهای مستخرج از ماتریس پراکنش، کواریانس و همدوسی یا پارامترهای مستخرج از روش­های تجزیه هدف یا هر دو دسته باشد. در این مقاله، ویژگی­های پلاریمتریک فراوانی از یک تصویر POLSAR استخراج می­شود. سپس با استفاده از الگوریتم ژنتیک (GA) و درخت تصمیم (DT)، یک روش انت...