طراحی و اجرای الگوریتم آدابوست عارضه مبنا مبتنی بر یادگیری فعال به منظور طبقه بندی پوشش زمین در تصاویر با حد تفکیک مکانی بالا
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 121
فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GIS-14-2_002
تاریخ نمایه سازی: 1 مرداد 1401
چکیده مقاله:
با بهبود حد تفکیک مکانی تصاویر سنجش از دور، اطلاعات دقیق تری از صحنه تصویر همچون ساختارهای بافت، فراهم شده است. این منابع داده، به دلیل جزئیات بسیار، دارای واریانس درون کلاسی زیاد و واریانس بین کلاسی اندک اند؛ ازاین رو استخراج اطلاعات پوشش زمین از آنها به فرایندی چالش برانگیز تبدیل شده است. در این تصاویر، تفسیر بصری زمان بر و پرهزینه است و تفسیر اتوماتیک آنها لزوما به دقت بالا منجر نمی شود و رسیدن به دقت تفسیر مطلوب نیازمند طراحی الگوریتم های اتوماتیک است؛ به صورتی که توانایی مقابله با مشکلات ناشی از پیچیدگی صحنه تصویر را داشته باشند. برای غلبه بر این مشکل، روش آنالیز عارضه مبنای تصویر که به مورفولوژی صحنه تصویر حساس است، به ویژه در مطالعه ای شهری که تراکم ساختارهای شکل گرفته به دست انسان بالاست، ممکن است کارآمد باشد. در طبقه بندی عارضه مبنا، پیکسل های بیانگر یک عارضه در ترکیب با یکدیگر، تجزیه و تحلیل می شوند؛ در نتیجه، فضای مسئله به نسبت طبقه بندی پیکسل مبنا کاهش می یابد و مزیت این امر افزایش سرعت محاسبات است. درعین حال به دلیل اندازه متنوع اشیای تصویری، طبقه بندی نظارت شده عارضه مبنا در ایجاد مجموعه آموزشی بهینه با چالش هایی مواجه است. در تحقیق حاضر، به منظور طبقه بندی عارضه مبنا، از الگوریتم آدابوست استفاده شده است. برای غلبه بر مشکل فقدان تناسب فضای ویژگی ناشی از تعداد اندک نمونه های آموزشی و توزیع نامتناسب آنها در مقایسه با ابعاد بالای فضای ویژگی (شامل ویژگی های طیفی، مکانی و هندسی)، دو راهبرد دنبال شده است. در یک رویکرد برای تولید مجموعه آموزشی بهینه، مکانیسم یادگیری فعال با الگوریتم آدابوست ادغام شده و در رویکردی دیگر به منظور کاهش ابعاد فضای ویژگی، براساس همبستگی بین ویژگی ها (افزونگی) و همبستگی بین ویژگی ها و کلاس ها (مطابقت)، زیرمجموعه ویژگی منتخب استخراج شده است. روش پیشنهادی روی مجموعه داده استاندارد وهینگن کشور آلمان اجرا و نتایج حاصل از آن با طبقه بندی پیکسل مبنا مقایسه شده است. به منظور بررسی معنی داری اختلاف های حاصل شده در نتایج ارزیابی ها نیز، آزمون آماری مک نمار به کار رفته است. نتایج تجربی نشان دادند که رویکرد عارضه مبنای پیشنهادی، در قیاس با رویکرد پیکسل مبنا، به طور متوسط ۶% دقت کلی و ۷% ضریب کاپا را بهبود داده است. همچنین سرعت محاسبات در روش آدابوست عارضه مبنای پیشنهادی، در مقایسه با رویکرد پیکسل مبنا افزایش چشمگیری یافته است. این نتایج بیانگر عملکرد بهینه رویکرد پیشنهادی، هم از نظر دقت و هم از نظر سرعت محاسبات است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مینا حمیدی
کارشناس ارشد سنجش از دور، دانشکده نقشه برداری، دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی
حمید عبادی
استاد دانشکده مهندسی نقشه برداری، عضو قطب علمی فناوری اطلاعات مکانی، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
عباس کیانی
استادیار دانشکده عمران، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :