Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  13960422320326904
TI  -  طبقه‌بندی تصاویر ابرطیفی با استفاده از تحلیل ممیز خطی فضای خوشه و مجموعه نمونه‌های آموزشی کوچک
JO  -  فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  16823745
AU  -  Imani Maryam
AU  -  قاسمیان حسن
AD  -  Tarbiat Modares
AD  -  استاد دانشگاه
Y1  -  2016
PY  -  2016
VL  -  1
IS  -  14
SP  -  73
EP  -  81
KW  -  ابرطیفی
استخراج ویژگی
خوشه‌بندی
طبقه‌بندی
نمونه آموزشی
DO  -  
N2  -  امروزه، تصاویر ابرطیفی به دست آمده از سنجنده‌های از راه دور، امکان تمییز بین کلاس‌ها با جزئیات بیشتر را فراهم آورده‌اند. بعد بالای داده ابرطیفی از یک سو و کمبود تعداد نمونه‌های آموزشی از سوی دیگر، سبب ایجاد مشکلاتی در طبقه‌بندی تصاویر ابرطیفی می‌شود. از آنجایی که جمع‌آوری داده‌های آموزشی سخت و زمان‌بر است، کاهش تعداد باندهای طیفی به بهبود کارایی طبقه‌بند کمک شایانی خواهد نمود. بنابراین استخراج ویژگی تصاویر ابرطیفی، یکی از مراحل مهم پیش‌پردازش این نوع داده‌ها محسوب می‌شود. در شرایطی که تعداد نمونه آموزشی در دسترس محدود است، روش‌های استخراج ویژگی معمول همچون LDA دارای کارایی خوبی نخواهند بود. در این مقاله، یک روش استخراج ویژگی نظارت‌شده معرفی گردیده که بدون نیاز به تعیین برچسب نمونه‌های آزمایشی، با انجام خوشه‌بندی بر روی آنها و یافتن رابطه بین نمونه‌های آموزشی و آزمایشی، از قدرت نمونه‌های بدون برچسب به همراه نمونه‌های آموزشی برای تولید ماتریس‌های پراکندگی درون‌کلاسی و بین‌کلاسی استفاده می‌کند. این کار دقت طبقه‌بندی را خصوصاً برای داده‌های ابرطیفی چندمده افزایش خواهد داد. روش پیشنهادی که تحلیل ممیز خطی فضای خوشه (CSLDA) نامیده می‌شود، با روش‌های پرکاربرد استخراج ویژگی نظارت‌شده همچون LDA، GDA و NWFE مقایسه شده است. نتایج به دست آمده بر روی تصاویر ابرطیفی واقعی از مناطق شهری و کشاورزی نشان می‌دهند که روش پیشنهادی با استفاده از تعداد محدود نمونه‌های آموزشی، دارای کارایی بهتری نسبت به سایر روش‌ها می‌باشد.
UR  - rimag.ir/fa/Article/28167
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/28167
ER  -  
