سیستم دانش پایه

طبقه بندی پوشش اراضی در تصاویر سنجش ازدور یکی از پرکاربردترین روش های استخراج اطلاعات مکانی می باشد که می تواند با تولید کلاس های تصویری عوارض سطح زمین به منظور اتوماسیون و تسریع در جهت رفع نیازهای اساسی به منظور در اختیار داشتن اطلاعات مکانی بهنگام از منابع با هدف مدیریت، ساماندهی و بهره برداری از محیط مفید واقع گردد. به دلیل مشابهت رفتار پیکسل ها، طبقه بندی تصاویر هوایی در مناطق پیچیده و متراکم شهری صرفاً با استفاده از اطلاعات طیفی و بافتی منجر به ناکارآمدی طبقه بندی می شود. به عبارتی در طبقه بندی رایج بیشتر با استفاده از خصوصیات طیف و ویژگی های پیکسل های تصویر به شناسایی عوارض و کلاس ها پرداخته می شود. درصورتی که بتوان تطابق مکانی و مفهومی پیکسل ها را نیز در نظر گرفت، به این ترتیب می توان تمایز بیشتری بین کلاس های تصویری قائل شد و فرآیند ماشینی را به تفسیر ذهنی و انسانی نزدیک نمود و بر کارایی سیستم افزود. تمرکز اصلی تحقیق حاضر استفاده از مفاهیم سیستم های خبره در طبقه بندی به منظور آنالیز شئ گرای تصاویر در سطوح مقیاس کلاسی است. بدین منظور با وارد نمودن قوانین دانش پایه به منظور کنترل هدفمند و قانونمندسازی روند توأمان قطعه بندی و تفسیر تصویر، با در نظر گرفتن ویژگی های هندسی کلاس های هدف بهبود دقت را منجر گردد. جهت بررسی کارایی تکنیک پیشنهادی، ارزیابی و مقایسه روش پیشنهادی با چند روش دیگر بر روی تصاویر ماهواره ا ی IRS در منطقه ی شهری جزیره کیش صورت پذیرفته است. نتایج حاصل از این تحقیق نشان می دهد ویژگی های هندسی و مفهومی می توانند به عنوان منبع اطلاعاتی مکمل، سبب بهبود نتایج طبقه بندی در منطقه شهری با عوارض ناهمگون طیفی گردند. طوری که در بررسی مورد اشاره صحت کلی و ضریب کاپا به ترتیب 8 درصد و 5/11 درصد افزایش پیدا کرده اند.

آشکارسازی لبه یکی از مفاهیم کاربردی در پردازش تصاویر سنجش ازدور است. هدف آشکارسازی لبه، نشان گذاری نقاطی از تصویر است که در آنها میزان روشنایی به شدت تغییر می کند. تغییرات شدید خصوصیات تصویر معمولاً نمایندة رویدادهای مهم و تغییر در خصوصیات محیط هستند و در کاربردهای مختلفی نظیر بخش بندی تصاویر ماهواره ای کاربرد دارند. بسیاری از روش های کلاسیک تشخیص لبه بر مشتق پیکسل های تصویر اصلی متکی هستند، مانند اپراتورهای گرادیان، لاپلاسین و لاپلاسین از اپراتور گاوسی. در تصاویر سنجش از دوری به علت بالابودن میزان تغییرات، اپراتورهای کشف با ضعف در تشخیص صحیح محدودة عوارض و حفظ پیوستگی و انسجام محدودة آنها همراه اند. در پژوهش حاضر به منظور حل این مشکلات، سیستمی دانش پایه برای کشف لبه براساس خصوصیات تصاویر سنجش از دوری ارائه می شود. در این روش ابتدا به صورت منطقه ای و با استفاده از سیستم دانش پایه، حدود آستانة مناطق مختلف تصویر تعیین می شود و سپس با استفاده از شانون آنتروپی مرز بین این مناطق استخراج می شود. این کار موجب حفظ پیوستگی لبه های کشف شده خواهد شد. از مزایای این روش بررسی ویژگی های تصویر به شکل جزئی و کلی به صورت همزمان است. این سیستم قابلیت انعطاف با نوع نیاز و خواست کاربر را برحسب میزان جزئیات و کاربرد مورد نظر دارد. در نهایت به منظور ارزیابی روش، نتایج به دست آمده با الگوریتم های استاندارد سوبل، پرویت و LoG مقایسه شدند و نشان داده شد که این روش به شکل کارآمدی قادر به شناسایی لبه های تصاویر مختلف است.