در این مقاله، به منظور رفع برخی محدودیت های شناسایی ساختمان در تصاویر چندطیفی، از داده SAR به منزله داده مکمل استفاده می شود. در روش پیشنهادی، برای استفاده هم زمان از اطلاعات مفید در تصاویر رادار و چندطیفی، استراتژی مبتنی بر تلفیق تصاویر، با هدف شناسایی ساختمان، مطرح می شود. همچنین، ازآن جاکه انتخاب ویژگی نقش بسزایی در شناسایی و طبقه بندی عوارض دارد، اغلب روش های مرسوم و رایج در این زمینه، مانند الگوریتم ژنتیک، نیازمند داده های آموزشی اند؛ اما دردسترس نبودن همیشگی این نوع داده های آموزشی یکی از دغدغه های مهم محققان به شمار می آید. پس در این تحقیق، دو روش انتخاب ویژگی فیلترمبنا بررسی می شود تا مشخص شود آیا روش های یادشده می توانند، در مواقع لازم (نبودِ داده آموزشی)، جایگزین الگوریتم ژنتیک شوند؟ بنابراین، در پژوهش حاضر، ابتدا بردار ویژگی بهینه از تصویر چندطیفی و SAR، با سه روش MNF وPCA و ژنتیک، تعیین و هریک جداگانه وارد هر دو طبقه بندی کننده شبکه عصبی و SVM می شود. سپس به منظور رفع مشکلاتی، همچون تشابه طیفی پشت بام ها با پوشش آسفالت خیابان ها، در تصاویر چندطیفی و بهبود نتایج، دو تصویر چندطیفی و SAR در سطح ویژگی تلفیق می شود. در نهایت و در مرحله بعدی، بهترین تصاویر طبقه بندی شده با شبکه عصبی و SVM، در تمامی بررسی های صورت گرفته تا به این مرحله، وارد تلفیق در سطح تصمیم گیری می شوند. نحوه تلفیق در سطح تصمیم گیری بدین صورت است که اطلاعات همسایگی هر پیکسل در قالب پنجره مکانی متحرک در ابعاد متفاوت، با هدف تصمیم گیری درمورد ماهیت هر پیکسل، استفاده می شود. بنابراین، نتایج حاصل شده در این تحقیق، با صحت کلی و دقت شناسایی ساختمان، به ترتیب 92.82% و 80.14% بیانگر عملکرد مناسب این روش است.
