با پیشرفت سنجنده های سنجش از دور طیفی با توانتفکیک طیفی بالا، تصاویر ابرطیفی ماهواره ای بطور وسیع به منظور نظارت بر سطح زمین به خدمت گرفته شده اند. بزرگی ابعاد این تصاویر نه تنها باعث افزایش پیچیدگی محاسبات گردیده بلکه باعث کاهش دقت طبقه بندی تصویر نیز شده است. کاهش ابعاد یکی از اصلی ترین روشها در تصاویر ابرطیفی برای بهبود دقت طبقه بندی است. معمول ترین روش در کاهش ابعد انتخاب عارضه می باشد. بطو...

فنآوری سنجش از دور ابرطیفی دارای کاربردهای فراوان در طبقه‌ بندی پوشش‌ های زمین و بررسی تغییرات آنها است. معمولترین روش جهت طبقهبندی تصاویر ابرطیفی، طبقه‌ بندی مبتنی بر پیکسل بوده که در آن هر پیکسل فقط با اطلاعات طیفی خود و بدون در نظر گرفتن پیکسل های همسایه، به کلاس مشخصی اختصاص می‌ یابد. پیشرفتهای اخیر و ایجاد تصاویری با قدرت تفکیک مکا...

اکثر الگوریتم های طبقه بندی داده های سنجش از دور بر اساس ویژگی ها و اطلاعات طیفی پیکسل ها عمل می کنند. این مسئله باعث نادیده گرفتن اطلاعات مکانی مفید قابل استخراج از این تصاویر، مانند؛ بافت تصاویر می شود. استفاده هم زمان از بافت و اطلاعات طیفی مبحثی است که به آن کمتر پرداخته شده است. در این پژوهش تاثیر استفاده از بافت تصویر تک باند سنجنده  ali  بر دقت طبقه بندی تصاویر ابرطیفی سنجنده هایپریون در...

در بخش نظارت شده با مشارکت واریانس هر کلاس در تعدیل فاصله بین کلاسی روش جدیدی با نام alda ارائه شده است. نتایج آزمایش بر روی داده ی محک زن indiana pine نشان از بهبود 4 درصدی صحت طبقه بندی بر روی ویژگی های استخراج شده از روش پیشنهادی نسبت به روش های بر پایه lda دارد.دو ضعف اصلی روش های نظارت نشده انتخاب تصادفی پیکسل های بدون برچسب و محاسبه نزدیکترین همسایگی ها بر پایه فاصله اقلیدسی است.انتخاب تص...

کم بودن تعداد نمونه های آموزشی نسبت به تعداد باندهای تصویر یک مشکل اساسی طبقه بندی داده های ابرطیفی، می باشد. در این تحقیق با ترکیب دو رویه طبقه بندی طیفی -مکانی، یکی بر اساس استفاده از ناحیه بندی به منظور تعریف همسایگی وفقی برای هر پیکسل و دیگری بر پایه استفاده از مدل mrf مبتنی بر پنجره ثابت، مشکل محدود بودن تعداد نمونه های آموزشی در طبقه بندی تصاویر ابرطیفی، تعدیل یافته است. در ابتدا روشی کار...

چکیده ندارد.

سنسورهای سنجش از دور ابرطیفی، با اخذ تصویر در چند صد طول موج مختلف، احتمال تفکیک پذیری مواد موجود در صحنه را نسبت به تصاویر چند طیفی افزایش داده و امکان طبقه بندی تصویر در تعداد کلاس های بیشتر و با دقت بالاتر را فراهم می آورند. بااین وجود، مشکلات ناشی از ابعاد بالای تصاویر ابرطیفی در بعد طیفی، موجب ناکارآمدی روشهای متداول طبقه بندی تصاویر چندطیفی در این تصاویر می شود (نفرین ابعاد). برای حل این ...

با پیشرفت سنجنده‌های سنجش از دور طیفی با توانتفکیک طیفی بالا، تصاویر ابرطیفی ماهواره‌ای بطور وسیع به منظور نظارت بر سطح زمین به خدمت گرفته شده‌اند. بزرگی ابعاد این تصاویر نه تنها باعث افزایش پیچیدگی محاسبات گردیده بلکه باعث کاهش دقت طبقه‌بندی تصویر نیز شده است. کاهش ابعاد یکی از اصلی‌ترین روشها در تصاویر ابرطیفی برای بهبود دقت طبقه‌بندی است. معمول‌ترین روش در کاهش ابعد انتخاب عارضه می‌باشد. ب...

فن‌آوری سنجش از دور ابرطیفی دارای کاربردهای فراوان در طبقه­بندی پوشش‌های زمین و بررسی تغییرات آنها می‌باشد. با پیشرفت‌های اخیر و ایجاد تصاویری با قدرت تفکیک مکانی بالا، لزوم استفاده توام از اطلاعات طیفی و مکانی را در طبقه­ بندی تصاویر ابرطیفی ایجاب می‌کند. در این تحقیق سعی می‌گردد تاثیر کاهش ابعاد به کمک الگوریتم ژنتیک را در فرآیند طبقه­ بندی طیفی-مکانی تصاویر ابرطیفی بررسی شود. در میان الگوریت...

امروزه تصاویر ابرطیفی یکی از مهمترین ابزارهای علم سنجش از دور هستند. استفاده از این تصاویر در کاربردهای مختلف مانند کشاورزی، جنگلداری، مطالعه پوشش های گیاهی، شناسایی آلودگی ها، اکتشاف منابع طبیعی و معدنی، زمین شناسی، کاربردهای نظامی نتایج قابل توجهی را کسب کرده است. با توجه به پیشرفت سنجنده های فضایی، دقت تفکیک طیفی آنها به چند صد باند در تصاویر ابرطیفی افزایش یافته است که تعداد زیاد این باندها...