نوع مقاله : علمی - پژوهشی
نویسندگان
دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده
طبقهبندی، تکنیکی در تحلیل تصاویر سنجش از دور است که بهطور وسیع در کاربردهای مختلف استفاده میشود. در روشهای طبقهبندی نظارتشدة سنتی، اطلاعات آموزشی و نتایج طبقهبندی مبتنی بر اصل «هر پیکسل-یک کلاس» نمایش داده میشوند. در مواردی که عدماطمینان و پیکسلهای مختلط در سنجش از دور وجود دارد، استفاده از روشهای فازی توصیه میشود. مطالعات اخیر نشان میدهند که استفاده از اطلاعات مجاورت بههمراه اطلاعات طیفی میتواند به صحت بالاتری در طبقهبندی بینجامد. استفاده از اطلاعات مجاورت در پسپردازش نتایج طبقهبندی بهدلیل وابستگینداشتن به طبقهبندیکنندة اولیه از دلایل استفاده از آن در پژوهش حاضر است. قوانین اتصال در فضای توپولوژی فازی یکی از روشهای استفاده از اطلاعات مجاورت در بخش پسپردازش است. درصورتیکه از بیش از دو طبقهبندیکننده استفاده شود، میتوان امکان تلفیق نتایج را بررسی کرد. در این پژوهش برای تلفیق مکانی نتایج با استفاده از قوانین اتصال در فضای توپولوژی فازی، دو راهکار پیشنهاد شده است. در راهکار نخست، یکی از دو طبقهبندیکننده مبنای تلفیق قرار میگیرد و در راهکار دوم فقط پیکسلهایی که در هر دو روش طبقهبندی، بهصورت یکسان طبقهبندی شدهاند و همزمان پیکسل محدوده نیستند، در تصویر نهایی برچسب خود را حفظ میکنند. نتایج نشان میدهند که راهکار نخست درمقایسه با راهکار دوم دقت بهتری را بهدست میدهد. بیشترین مقادیر صحت کلی و کاپای کلی بهدستآمده مربوط به زمانی است که روش طبقهبندیِ بیشترین شباهت در راهکار نخست تلفیق مکانی مبنا قرار میگیرد و بهترتیب 01/89 و 98/88 هستند. بهطور کلی، تلفیق مکانی نتایج درمقایسه با وضعیتی که فقط از یک طبقهبندیکننده استفاده شود، دقت را بهبود میدهد. کلیدواژهها: طبقهبندی فازی، فضای توپولوژی فازی، تلفیق، قوانین اتصال
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Integration of Fuzzy Multi-Classifiers results using Connectivity Rules in Fuzzy Topological Space
چکیده [English]
Classification is one of the most widely used remote sensing analysis techniques. In the conventional remote sensing supervised classification, training information and classification result are represented in a one-pixel-one-class method. Fuzzy methods have been widely applied in image classification, which are believed to be more appropriate for handling uncertainty and mixed pixels in remote sensing. Also recent researches show that using neighborhood information with spectral information lead to higher accuracy in classification. Due to the dependence on initial classifier,the use of neighborhood information in the post processing of classification results is one of the reasons for its use in this research. Connectivity rules in fuzzy topological space are one of methods for using neighborhood information in post processing step. In case of using more than one classifier, it is possible to integrate the results. In this research two methods have been proposed for spatial integration results by using connectivity rules in fuzzy topological space. In first method, one of the two classifiers will be based and in second method, only pixels that are classified in the same manner in both and simultaneously not boundary pixel, will keep their own labels in final image. The results show that first method Provides better accuracy compared with second method and generally accuracy is improved when spatial integration results is used in compare with using only one classifier. The maximum overall accuracy and overall kappa values are obtained respectively 89.01 and 88.98 when maximum likelihood classifier is based in first method. Keywords: Fuzzy Classification, Fuzzy Topological Space, Integration, Connectivity Rules.