قطعه بندی هرمی

اخیرا، یک روش موثر برای طبقه بندی طیفی-مکانی با استفاده از قطعه بندی هرمی (HSEG) رشد یافته از نشانه های انتخاب شده ارائه شده است. هدف این مقاله بهبود این روش برای طبقه بندی تصاویر فراطیفی در مناطق شهری است. ابتدا الگوریتم ژنتیک وزن دار (WG) برای بدست آوردن باندهای بهینه داده های فراطیفی استفاده می شود. الگوریتم HSEG مبتنی بر نشانه سپس بر ویژگی های بدست آمده پیاده سازی می شوند. در ادامه، ویژگی های زمینه ای از تصاویر قطعه بندی شده استخراج می شوند. برای ویژگی های مکانی، ویژگی های مساحت، آنتروپی، شکل، مجاورت و رابطه به عنوان اجزای بالقوه در فضای ویژگی در نظر گرفته شده اند. سرانجام ، با استفاده از هر دو ویژگی طیفی و مکانی، اشیا تصویر توسط یک طبقه بندی کننده مبتنی بر قانون طبقه بندی می شوند. آزمون ها بر روی دو مجموعه داده اعمال شد: Berlin و Quebec City، که دو مجموعه داده شناخته شده و بنچ مارک در تصاویر فراطیفی هستند. ارزیابی نتایج نشان داد که روش پیشنهادی به ترتیب برای این مجموعه داده ها به ترتیب از 16٪ و 9٪ دقت کلی بهتری نسبت به الگوریتم HSEG اولیه به دست می آورد.