[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
داوری تخصصی::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 3299960

مقالات منتشر شده: 688
نرخ پذیرش: 73.32
نرخ رد: 17.79

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) ::
دوره 15 شماره 3 صفحات 104-91 برگشت به فهرست نسخه ها
بهره گیری از الگوریتم شبکه عصبی انتشار ناهمسانگرد جهت بهبود صحت طبقه بندی تصاویر چند طیفی
پرویز ضیاییان فیروز آبادی* ، محمد توکلی صبور ، بهناز ترکمانی اصل
چکیده:   (227 مشاهده)
طبقه‌بندی تصاویر سنجش از دوری به منظور تفسیر و تهیه نقشه‌های موضوعی یکی از مهم‌ترین مباحث در علم سنجش از دور می باشد. با توجه به اهمیت این فرآیند در استخراج اطلاعات از تصاویر چندطیفی ماهواره‌ای، پژوهش حاضر تلاش دارد تا با بهره‌گیری از الگوریتم شبکه عصبی انتشار ناهمسانگرد (Anisotropic Diffusion Neural Network-ADNN) به همراه بهره گیری از بافت حاصل از تبدیل موجک، صحت طبقه‌بندی تصاویر ماهواره ای را بهبود دهد. این روش، مقادیر پیکسل‌های تصویر ورودی را با میانگین وزنی متوالی بر اساس پیکسل‌های همسایه در باندهای ورودی اصلاح می‌کند. بعبارت دیگر، این الگوریتم، به عنوان یک فیلتر پایین‌گذر متغیر در فضا و زمان عمل میکند. الگوریتم مذکور تصویر چندطیفی ورودی را به پنج سطح مقیاس/وضوح انتقال می‌دهد. این الگوریتم می‌تواند همزمان اطلاعات طیفی تصویر و جزئیات بافت حاصل از تبدیل موجک را در یک نمایش چند مقیاسه پردازش کند. در این پژوهش، از تصاویر سطح ۲ لندست ۸ و سنتینل ۲ از منطقه میاندوآب در شهرستان آذربایجان غربی بهره گرفته شد. بعد از استخراج تصاویر سطوح مختلف از طریق  الگوریتم ADNN،  طبقه‌بندی تصاویر حاصله در چهار کلاس خاک، آب، گیاه و منطقه مسکونی با استفاده الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) انجام شد. همچنین، برای ارزیابی عملکرد تصاویر حاصل از الگوریتم ADNN بر روی تصویر اصلی، طبقه‌بندی به روش شبکه عصبی مصنوعی (NNC) نیز انجام گردید. در نهایت، با انتخاب بهترین سطح شبکه طبقه‌بندی بدون نظارت با استفاده از FCM (خوشه‌بندی فازی) بر روی تصویر منتخب  اعمال گردیدنتایج این تحقیق حاکی ازآن است که بالاترین کاپای طبقه‌بندی در تصویر لندست ۸ مربوط به تصویر سطح ۲ الگوریتمADFN با صحت ۸۶٪ است که نسبت به طبقه‌بندی تصویر سطح دوم با شبکه عصبی مصنوعی با کاپای ۰.۸۳ دقت بالاتری را از خود نشان داده است. همچنین، این الگوریتم در تصویر سنجنده سنتینل ۲ نیز با کاپای ۰.۸۳ در سطح ۲ عملکرد مشابهی را نشان داد. لازم به ذکر است که در مقالات داخلی و خارجی، استفاده از این الگوریتم در طبقه‌بندی تصاویر سنجش از دور به‌طور قابل‌توجهی صورت نگرفته است.
شماره‌ی مقاله: 6
واژه‌های کلیدی: طبقه بندی بدون نظارت، شبکه عصبی انتشار ناهمسانگرد، طبقه بندی چند سطحی، تصاویر چند طیفی، سنجش از دور
متن کامل [PDF 2395 kb]   (76 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1401/6/5 | پذیرش: 1404/12/25
فهرست منابع
1. A. Ehsani, and M. Shakeryari, " Determining the optimal method of land use classification and mapping by comparing artificial neural network algorithms and support vector machines using satellite data (Case study: Hamoon International Wetland)", Environmental Science and Technology, Volume 20, 2018 [Persian].
2. S. Nixon, Mark, and S. Aguado Alberto, " Feature Extraction and Image Processing", Academic Press, Elsevier Ltd., 2000.
3. D. Lu, , and Q. Weng, "A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance", International Journal of Remote Sensing",28(5),823-87,2007, https://doi.org/10.1080/01431160600746456 [DOI:10.1080/01431160600746456.]
4. K. Zhang, Y. Chen, W. Wang, Y. Wu, B. Wang, and Y. Yan, "A method for remote sensing image classification by combining Pixel Neighborhood Similarity and optimal feature combination", Geocarto International, VOL. 38, NO. 1, 2158948, 2023, https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2158948 [DOI:10.1080/10106049.2022.2158948.]
5. M. Pasternak, and K.Pawluszek-Filipiak, "The Evaluation of Spectral Vegetation Indexes and Redundancy Reduction on the Accuracy of Crop Type Detection", Appl. Sci., 12, 5067, 2022, https://doi.org/10.3390/app12105067 [DOI:10.3390/ app12105067.]
6. P. Zeaieanfirouzabadi, and M. Salahian, , " Introducing Shape Descriptors of Spectral Reflectance Curve (DSRC) for Improving Image Classification Accuracy", ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-5/W2-2025, 725-731, 2025, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-5-W2-2025-725-2025 [DOI:10.5194/isprs-annals-X-5-W2-2025-725-2025, 2025.]
7. J. Bendiktsson, E. Swain, and O. Ersoy, , "Neural network approaches versus statistical methods on classification of multisource remote sensing data". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 28, 540-552, 1990 [DOI:10.1109/TGRS.1990.572944]
8. G. Carpenter, and S. Grossberg, "A massively parallel architecture for a self-organizing neural pattern recognition machine", Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 37, 54-115, 1987. [DOI:10.1016/S0734-189X(87)80014-2]
9. G. Carpenter, and S. Grossberg, "ART2: Self-organization of a stable category recognition codes for analog input patterns", Applied Optics, 26, 4919-4930, 1987. [DOI:10.1364/AO.26.004919]
10. G.Carpenter, and S.Grossberg, "ART3: Hierarchical search using chemical transmitters in self-organizing patter recognition architectures", Neural Networks, 3(2), 129-152, 1990. [DOI:10.1016/0893-6080(90)90085-Y]
11. G. Carpenter, and S. Grossberg, "Fuzzy ART: Fast stable learning and categorization of analog patterns by an adaptive resonance system", Neural Networks, 4, 759-771, 1991. [DOI:10.1016/0893-6080(91)90056-B]
12. G. Carpenter, S. Grossberg, and D.Rosen, "Fuzzy-ART: An adaptative resonance algorithm for rapid, stable classification of analog patterns", International Conference on Neural Networks, pp. 416, Seattle, WA, USA, 1991.
13. J. Favela, J. Torres, H. Hidalgo, and R. Granillo, " Loadbalancing for the neural network classification of remote sensing data in an heterogeneous network of workstations", Proc. 7th International Conference on Parallel and Distributed Processing, pp. 302-307, Las Vegas, NA, USA, 1994.
14. S. Grossberg, "Studies of Mind and Brain. Boston", Reidel, MA: D., 1982. [DOI:10.1007/978-94-009-7758-7]
15. Y. Hara, R. Atkins, S. Yueh, , R. Shin, and J. Kong, "Application of neural networks to radar image classification". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 32(1), 10-l09, 1994. [DOI:10.1109/36.285193]
16. E. Heermann, and N. Khazenie, "Classification of multi-spectral remote sensing data using a back-propagation neural network", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30(1),81-8, 1992. [DOI:10.1109/36.124218]
17. G. Hepner," Artificial neural network classification using a minimal training set: comparison to conventional supervised classification", Photogrametric Engineering and Remote Sensing, 56(4), 469-473, 1990.
18. Y. Pao, " Pattern Recognition and Neural Networks", Addison-Wesley, Reading, MA, 1989.
19. J. Richards, " Remote Sensing Digital Image Analysis", Springer-Vedag, New York, NY, 1986. [DOI:10.1007/978-3-662-02462-1]
20. J. Tones, "Application of Remote Sensing for the recognition of geomorphic units in the Colorado River Delta", M.Sc. Thesis, Universidad Autonoma de Baja California, Mexico, 1994 [in Spanish].
21. Y.Wang, R. Niu, and X. Yu, "Anisotropic Diffusion for Hyperspectral Imagery Enhancement. " IEEE Sens J., 10(3):469-77, 2010. [DOI:10.1109/JSEN.2009.2037800]
22. R.A. Fernandesl, and M.E. Jernigan," Unsupervised Segmentation of Multi-Level Multispectral Images", Neural Networks for Signal Processing II Proceedings of the 1992 IEEE Workshop. pp. 363-372, 1992. [DOI:10.1109/NNSP.1992.253676]
23. J. Daryaei, "Digital Change Detection Using Multi-scale Wavelet Transformation & Neural Network", MSC Thesis. In International Institute for Aerospace survey and Earth Sciences(ITC) , 2003.
24. H. Richmond, "PCI Geomatics User's Guide. " Ontario, Canada, 2008.
25. P. Perona, and J. Malik, "Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion. " IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell., 12(7):629-39, 1990 [DOI:10.1109/34.56205]
26. A.P. Witkin, "Scale-Space Filtering", International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2, 1019-1021, 1983.
27. J. Canny,"A Computational Approach to Edge Detection. " , IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, 1986. [DOI:10.1109/TPAMI.1986.4767851]
28. M. Lenone, , G. Mercier. and L. Hubert-Moy, "Nonlinear filtering of hyperspectral images with anisotropic diffusion". IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018.
29. K. Pope, and S.T. Actone," Modified mean curvature motion for multispectral anistropic diffusion", IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation, 1998.
30. Y. Wang, L. Zhang. and P. LI, " Nonlinear multispectral anisotropic diffusion filters for remote sensed images based on MDL and morphology", IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2005.
31. B. Smolka, and R. Lukac, "On the combined forward and backward anisotropic diffusion scheme for the multispectral image enhancement" , The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2002. [DOI:10.1007/3-540-45479-9_8]
32. Z. Guo, J. Sun., D. Zhang. and B. Wu, "Adaptive Perona-Malik Model Based on the Variable Exponent for Image Denoising", IEEE Transactions on Image Processing. a Publication of the IEEE Signal Processing Society. 2012 Mar;21(3):958-967. DOI: 10.1109/tip.2011.2169272. PMID: 21947525, 2011. [DOI:10.1109/TIP.2011.2169272]
33. G. Wright, "Feature Selection For Texture Discrimination", M.A.Sc. Thesis, Department of Systems Design, University of Waterloo, Canada, 1988
34. S. Mallat, "A Theory of Multiresolution Signal Decomposition: the Wavelet Representation" , IEEE Trans. PAMI, Vol. II, No. 7, pp. 572-693,1989. [DOI:10.1109/34.192463]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Zeaieanfirouzabadi P, Tavakkoli Sabour M, Torkamani Asl B. Improving the accuracy of classification of multispectral Images using an anisotropic diffusion neural network algorithm. JGST 2026; 15 (3) : 6
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1108-fa.html

ضیاییان فیروز آبادی پرویز، توکلی صبور محمد، ترکمانی اصل بهناز. بهره گیری از الگوریتم شبکه عصبی انتشار ناهمسانگرد جهت بهبود صحت طبقه بندی تصاویر چند طیفی. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (3) :91-104

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1108-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology