انجمن کامپیوتر ایران

در سالهاي اخير به منظور بهبود صحت طبقه بندي تصاوير ابرطيفي الگوريتمهاي استخراج ويژگي زيادي مانند تحليل مولف ه هاي اصلي، نگاشت جستجوگر، استخراج ويژگي با مرز تصميم گيري و تبديل موجک مورد استفاده قرار گرفتن د. اين الگوريتمها فقط از اطلاعات طيفي تصاوير ابرطيفي استفاده مي کنند و به دليل حجم زياد داده ها و محدود بودن تعدا د نمون ه هاي آموزشي کارايي مطلوبي ندارن د. در اي ن مقاله با استفاده همزمان از اطلاعات طيفي و مکاني در استخراج ويژگيهاي خطي طيفي، صحت و اعتبار کلي طبقه بندي بهبود داده شده اس ت. در الگوريتم ارايه شده ، ابتدا فاصله هر پيکسل تا پيکسلهاي همسايه اش، متناسب با شباهتي که با آنها دارد، کم مي شو د و سپس با استفاده ا ز يک الگوريتم استخراج ويژگي خطي، ويژگيها استخراج مي گردد . در اين مقاله ثاب ت شده است که با اين عمل اطلاعات متقابل ويژگيها و کلاسها افزايش يافته و در نتيجه خطاي طبقه بندي کاهش مي ياب د. در مرحله دوم نقشه طبقه بندي با استفاده از ويژگيهاي به دست آمده از مرحله قبل و طبقه بندي کننده حداکثر احتمال حاصل میشود. نتايج حاصل از طبقه بندي داده هاي واقعي سنجنده AVIRIS و HYDICE نشان م يدهد كه الگوريتم پيشنهادي برا ي طبقه بندي داد ههاي ابرطيفي کارآمد بوده و مشكل محدود بودن تعداد نمونه هاي آموزشي را تا حد قابل توجهي جبران مي نمايد.