روشی نو برای انتخاب ویژگیهای بهینه و افزایش قدرت تفکیک مکانی در نتایج طبقه بندی تصاویر پلاریمتری راداری (مقاله علمی وزارت علوم)

چکیده

استفاده از داده های پلاریمتری راداری نقش تعیین کننده ای در شناسایی اهداف زمینی دارد و اطلاعات جامعی در مورد ویژگیهای هندسی و همچنین ماهیت اهداف، با بهره گیری از این نوع داده ها استخراج شدنی است. از جمله مشکلات موجود در زمینه طبقه بندی این نوع داده ها، انتخاب ویژگیهای بهینه است. با توجه به اهمیت این موضوع، در تحقیق حاضر روشی نو براساس نگاشت ویژگیهای استخراج شده به فضای پدیده ارائه شده است. به عنوان یکی از نتایج تحقیق، شاخص بهینگی در فضای پدیده برای انتخاب ویژگیهای بهینه تصاویر پلاریمتری راداری ارائه گردید. از طرف دیگر، یکی از محدودیت های موجود در زمینه استخراج اطلاعات دقیق مکانی، اختلاط مکانیسم های بازپراکنش در سطح پیکسل است. بنابراین، استفاده از طبقه بندیکننده های نرم به منظور تجزیه این نوع اختلاط ها ضروری است. اینکه تضمینی برای منفی نشدن سهم کلاس ها و همچنین واحد شدن مجموع سهم کلاس ها در هر پیکسل وجود ندارد، خود از چالش های طبقه بندیکننده های نرم است، که در این تحقیق با تلفیق طبقه بندیکننده نرم و الگوریتم نظارت نشده استخراج عناصر خالص مرتفع گردید. طبقه بندی کننده های نرم به رغم افزایش اطلاعات ماهیتی در نتایج طبقه بندی، توان جانمایی کلاس ها را در سطح زیرپیکسل ندارند و فقط سهم تعلق کلاس ها را در هر پیکسل تعیین میکنند. بدین منظور الگوریتم های (SRM) Super Resolution Mapping برای افزایش قدرت تفکیک مکانی در سطح نتایج طبقه بندی نرم شکل گرفته و پرورده شده اند. در این تحقیق نیز از روش جابه جایی پیکسلی به منظور تهیه نقشه در سطح زیرپیکسل استفاده شده و فرایندی غیرتصادفی برای جانمایی اولیه زیرپیکسل ها ارائه گردیده است. براساس نتایج تحقیق، روش پیشنهادی برای انتخاب ویژگیهای بهینه در مقایسه با روش مبتنی بر الگوریتم ژنتیک نتایج بهتری را به دست داد. در ادامه با استفاده از ویژگیهای به دست آمده، سه الگوریتم تجزیه اختلاط طیفی خطی (LSU)، شبکه عصبی چندلایه (MLP)) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه بندی نرم منطقه مطالعاتی در سه کلاس مسکونی، پوشش گیاهی و زمین بایر اعمال گردید. با ارزیابی آنها، SVM به عنوان طبقه بندیکننده بهینه شناسایی شد و نتایج آن در فرایند جانمایی کلاس ها در سطح زیرپیکسل به کار رفت. در نهایت با پیاده سازی الگوریتم جابه جایی پیکسلی، تصاویر پلاریمتری راداری در سطح زیرپیکسل طبقه بندی شدند و قدرت تفکیک مکانی نتایج طبقه بندی نرم بهبود یافت.