بهبود خوشه بندی تصاویر فراطیفی با به کارگیری دیورژانس اطلاعات طیفی
عنوان مقاله: بهبود خوشه بندی تصاویر فراطیفی با به کارگیری دیورژانس اطلاعات طیفی
شناسه ملی مقاله: JR_GIS-10-3_002
منتشر شده در در سال 1397
شناسه ملی مقاله: JR_GIS-10-3_002
منتشر شده در در سال 1397
مشخصات نویسندگان مقاله:
حمید عزت آبادی پور - دانشگاه صنعتی سیرجان
خلاصه مقاله:
حمید عزت آبادی پور - دانشگاه صنعتی سیرجان
الگوریتم خوشه بندی K-Means یکی از پرکاربردترین روش های طبقه بندی نظارت نشده در پردازش تصاویر سنجش از دور است. در الگوریتم K-Means استاندارد، از معیار عدم شباهت فاصله اقلیدسی، به منظور اندازهگیری عدم شباهت بین دادهها و خوشه ها استفاده می شود. فاصله اقلیدسی، یک معیار عدم شباهت قطعی است که بردار طیفی پیکسل ها و مراکز خوشه ها را به صورت نقاطی در یک فضای چندبعدی در نظر می گیرد و فاصله هندسی بین آن ها را اندازه گیری می کند. تصاویر فراطیفی همواره دارای عدم قطعیت هستند، به همین دلیل استفاده از یک معیار عدم شباهت آماری (غیرقطعی)، جهت خوشه بندی آن ها مناسب تر به نظر می رسد. بر این اساس در این مقاله، با به کارگیری یک معیار عدم شباهت آماری، یک روش نظارت نشده جدید برای خوشه بندی تصاویر فراطیفی طراحی و پیادهسازی شده است. روش خوشه بندی پیشنهادی، برای برآورد عدم شباهت بین مرکز خوشهها و پیکسل ها، از یک معیار عدم شباهت آماری، به نام دیورژانس اطلاعات طیفی، به جای فاصله اقلیدسی استفاده می کند. دیورژانس اطلاعات طیفی، توزیع احتمال طیف ها را از طریق نرمالکردن امضای طیفی، مدلسازی می کند. سپس فاصله بین توزیع احتمال طیف یک پیکسل و توزیع احتمال طیف هر مرکز خوشه را برآورد می کند. آزمون های انجام شده بر روی داده های تصویری فراطیفی واقعی حاصل از سه سنجنده HyMap، HYDICE و Hyperion نشان می دهد که روش خوشه بندی پیشنهادی مبتنی بر دیورژانس اطلاعات طیفی، نتایج طبقه بندی را بهبود می بخشد، به طوری که ضریب کاپای نتایج طبقه بندی تصاویر فراطیفی مورد استفاده به ترتیب، حدود ۷%، ۵۶% و ۱۰% افزایش یافته است.
کلمات کلیدی: خوشهبندی, معیار عدم شباهت, دیورژانس اطلاعات طیفی, تصاویر فراطیفی
صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://civilica.com/doc/1300757/