[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: 3326650

مقالات منتشر شده: 694
نرخ پذیرش: 73.39
نرخ رد: 17.91

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 4 - ( 3-1405 ) ::
دوره 15 شماره 4 صفحات 44-31 برگشت به فهرست نسخه ها
بهبود صحت طبقه‌بندی تصاویر فراطیفی با استفاده از الگوریتم کلونی زنبورعسل مصنوعی
علی اصغر تراهی*
چکیده:   (98 مشاهده)
تصویربرداری فراطیفی به دلیل قابلیت تفکیک دقیق مواد، ابزاری قدرتمند در علوم زمین و سنجش از دور محسوب می‌شود. با این حال، چالش ذاتی پیکسل‌های مختلط که ناشی از محدودیت در قدرت تفکیک مکانی سنجنده‌ها است، دقت روش‌های طبقه‌بندی متعارف را به شدت کاهش می‌دهد. هدف اصلی این پژوهش، ارائه و ارزیابی یک رویکرد نوین مبتنی بر هوش جمعی برای بهبود فرایند جداسازی طیفی و در نتیجه، افزایش صحت طبقه‌بندی است. در این راستا، عملکرد الگوریتم کلونی زنبورعسل مصنوعی (ABC) به عنوان یک روش بهینه‌سازی سراسری که به فرض وجود پیکسل خالص در تصویر وابسته نیست، با سه الگوریتم هندسی مرسوم _ شاخص خلوص پیکسلی (PPIN-Finder، مخروط محدب با حداکثر زاویه متوالی (SMACC) _ مقایسه شده است. روش‌شناسی تحقیق بر روی مجموعه داده استاندارد AVIRIS منطقه کوپریت نوادا پیاده‌سازی شد. پس از اعمال پیش‌پردازش‌های ضروری شامل تصحیحات اتمسفری (FLAASH) و کاهش ابعاد (MNF)، اندممبرهای کانی‌های شاخص (آلونایت، کائولینیت و کلسیدو) با استفاده از هر چهار الگوریتم استخراج شدند. کیفیت اندممبرهای استخراج‌شده با معیارهای کمی نظیر زاویه طیفی (SAM)، فاصله اقلیدسی (ED) و خطای میانگین مربعات (RMSE) در مقایسه با کتابخانه طیفی USGS ارزیابی گردید. در نهایت، طبقه‌بندی تصویر با الگوریتم SAM انجام و صحت نتایج با شاخص‌های صحت کلی (OA) و ضریب کاپا (Kappa) سنجیده شد. یافته‌های کلیدی نشان‌دهنده برتری مطلق الگوریتم ABC است؛ به‌طوری‌که صحت کلی طبقه‌بندی را به 91.14% و ضریب کاپا را به 78.42% رساند، در حالی که بهترین عملکرد در میان روش‌های هندسی (PPI) به ترتیب صحت کلی 86.19% و کاپای 62.69% را ثبت نمود. این نتایج، فرضیه تحقیق را تأیید کرده و قابلیت اطمینان بالای الگوریتم ABC را برای تحلیل دقیق تصاویر فراطیفی در محیط‌های واقعی و فاقد پیکسل خالص به اثبات می‌رساند.
واژه‌های کلیدی: تصویربرداری فراطیفی، استخراج اندممبر، کلونی زنبورعسل مصنوعی، جداسازی طیفی، صحت طبقه‌بندی، AVIRIS Cuprite
متن کامل [PDF 821 kb]   (20 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1404/7/1 | پذیرش: 1405/3/14
فهرست منابع
1. Alshahrani, A. A., Bchir, O., & Ben Ismail, M. M. (2025). Autoencoder-Based Hyperspectral Unmixing with Simultaneous Number-of-Endmembers Estimation. Sensors, 25(8), 2592.‌ [DOI:10.3390/s25082592]
2. Shaw, G. A., & Burke, H. K. (2003). Spectral imaging for remote sensing. Lincoln laboratory journal, 14(1), 3-28.‌
3. Gomez, R. B. (2002). Hyperspectral imaging: a useful technology for transportation analysis. Optical Engineering, 41(9), 2137-2143.‌ [DOI:10.1117/1.1497985]
4. Shivakanth, G., & Tanwar, P. S. (2018). Review on conventional and advanced classification approaches in remote sensing image processing. Int. J. Comput. Sci. Eng, 6, 871-879.‌ [DOI:10.26438/ijcse/v6i11.871879]
5. Foody, G. M. (2020). Explaining the unsuitability of the kappa coefficient in the assessment and comparison of the accuracy of thematic maps obtained by image classification. Remote sensing of environment, 239, 111630.‌ [DOI:10.1016/j.rse.2019.111630]
6. Chang, C. I. (2003). Hyperspectral imaging: techniques for spectral detection and classification (Vol. 1). Springer Science & Business Media.‌
7. Song, W., Zhang, X., Yang, G., Chen, Y., Wang, L., & Xu, H. (2024). A study on dimensionality reduction and parameters for hyperspectral imagery based on manifold learning. Sensors, 24(7), 2089.‌ [DOI:10.3390/s24072089]
8. Keshava, N., & Mustard, J. F. (2002). Spectral unmixing. IEEE signal processing magazine, 19(1), 44-57.‌ [DOI:10.1109/79.974727]
9. Boardman, J. W. (1994, August). Geometric mixture analysis of imaging spectrometry data. In Proceedings of IGARSS'94-1994 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (Vol. 4, pp. 2369-2371). IEEE.‌ [DOI:10.1109/IGARSS.1994.399740]
10. Plaza, J., Hendrix, E. M., García, I., Martín, G., & Plaza, A. (2012). On endmember identification in hyperspectral images without pure pixels: A comparison of algorithms. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 42(2), 163-175.‌ [DOI:10.1007/s10851-011-0276-0]
11. Sun, X., Yang, L., Zhang, B., Gao, L., & Gao, J. (2015). An endmember extraction method based on artificial bee colony algorithms for hyperspectral remote sensing images. Remote Sensing, 7(12), 16363-16383.‌ [DOI:10.3390/rs71215834]
12. Rezaei, Y., Mobasheri, M. R., Zoej, M. V., & Schaepman, M. E. (2011). Endmember extraction using a combination of orthogonal projection and genetic algorithm. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 9(2), 161-165.‌ [DOI:10.1109/LGRS.2011.2162936]
13. Bioucas-Dias, J. M., Plaza, A., Dobigeon, N., Parente, M., Du, Q., Gader, P., & Chanussot, J. (2012). Hyperspectral unmixing overview: Geometrical, statistical, and sparse regression-based approaches. IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing, 5(2), 354-379.‌ [DOI:10.1109/JSTARS.2012.2194696]
14. Bioucas-Dias, J. M., & Nascimento, J. M. (2008). Hyperspectral subspace identification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(8), 2435-2445.‌ [DOI:10.1109/TGRS.2008.918089]
15. Varshney, P. K., & Arora, M. K. (2004). Advanced image processing techniques for remotely sensed hyperspectral data. Springer Science & Business Media.‌ [DOI:10.1007/978-3-662-05605-9]
16. Nascimento, J. M., & Bioucas-Dias, J. M. (2009, September). Nonlinear mixture model for hyperspectral unmixing. In Image and Signal Processing for Remote Sensing XV (Vol. 7477, pp. 157-164). SPIE.‌ [DOI:10.1117/12.830492]
17. Winter, M. E. (1999, October). N-FINDR: An algorithm for fast autonomous spectral end-member determination in hyperspectral data. In Imaging spectrometry V (Vol. 3753, pp. 266-275). SPIE.‌ [DOI:10.1117/12.366289]
18. Gruninger, J. H., Ratkowski, A. J., & Hoke, M. L. (2004, August). The sequential maximum angle convex cone (SMACC) endmember model. In Algorithms and technologies for multispectral, hyperspectral, and ultraspectral imagery X (Vol. 5425, pp. 1-14). SPIE.‌ [DOI:10.1117/12.543794]
19. Plaza, A., Martínez, P., Pérez, R., & Plaza, J. (2004). A quantitative and comparative analysis of endmember extraction algorithms from hyperspectral data. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 42(3), 650-663.‌ [DOI:10.1109/TGRS.2003.820314]
20. Karaboga, D. (2005). An idea based on honey bee swarm for numerical optimization‌.
21. Pham, D. T., Ghanbarzadeh, A., Koç, E., Otri, S., Rahim, S., & Zaidi, M. (2006). The bees algorithm-a novel tool for complex optimisation problems. In Intelligent production machines and systems (pp. 454-459). Elsevier Science Ltd.‌ [DOI:10.1016/B978-008045157-2/50081-X]
22. Xie, F., Li, F., Lei, C., Yang, J., & Zhang, Y. (2019). Unsupervised band selection based on artificial bee colony algorithm for hyperspectral image classification. Applied Soft Computing, 75, 428-440.‌ [DOI:10.1016/j.asoc.2018.11.014]
23. Karaboga, D., & Basturk, B. (2007). A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm. Journal of global optimization, 39(3), 459-471.‌ [DOI:10.1007/s10898-007-9149-x]
24. Chitnis, S., Mantripragada, K., & Qureshi, F. Z. (2024, July). SpACNN-LDVAE: Spatial Attention Convolutional Latent Dirichlet Variational Autoencoder for Hyperspectral Pixel Unmixing. In IGARSS 2024-2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 7714-7719). IEEE.‌ [DOI:10.1109/IGARSS53475.2024.10640940]
25. Ashley, R. P., & Abrams, M. J. (1980). Alteration mapping using multispectral images: Cuprite mining district, Esmeralda County, Nevada (No. 80-367). US Geological Survey.‌ [DOI:10.3133/ofr80367]
26. Bedini, E., & Chen, J. (2023). Evaluation of EnMAP hyperspectral satellite data for epithermal alteration mapping at Cuprite-Goldfield, southwestern Nevada, USA. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 13(2), 262-269. http://dx.doi.org/10.29150/jhrs.v13.2.p262-269 [DOI:10.29150/jhrs.v13.2.p262-269]
27. Schowengerdt, R. A. (2006). Remote sensing: models and methods for image processing. elsevier.‌
28. Chen, B., Liu, L., Zou, Z., & Shi, Z. (2023). Target detection in hyperspectral remote sensing image: Current status and challenges. Remote Sensing, 15(13), 3223.‌ [DOI:10.3390/rs15133223]
29. Ghamisi, P., Plaza, J., Chen, Y., Li, J., & Plaza, A. J. (2017). Advanced spectral classifiers for hyperspectral images: A review. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 5(1), 8-32.‌ [DOI:10.1109/MGRS.2016.2616418]
30. Kruse, F. A. (2004, March). Comparison of ATREM, ACORN, and FLAASH atmospheric corrections using low-altitude AVIRIS data of Boulder, CO. In Summaries of 13th JPL Airborne Geoscience Workshop, Jet Propulsion Lab, Pasadena, CA (pp. 1-10).‌
31. Aggarwal, A., & Garg, R. D. (2015). Systematic approach towards extracting endmember spectra from hyperspectral image using PPI and SMACC and its evaluation using spectral library. Applied Geomatics, 7(1), 37-48.‌ [DOI:10.1007/s12518-014-0149-5]
32. Yang, L., Sun, X., Peng, L., Yao, X., & Chi, T. (2015). An agent-based artificial bee colony (ABC) algorithm for hyperspectral image endmember extraction in parallel. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(10), 4657-4664.‌ [DOI:10.1109/JSTARS.2015.2454518]
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:

Torahi A A. Enhancing Hyperspectral Image Classification Accuracy Using the Artificial Bee Colony Algorithm. JGST 2026; 15 (4) :31-44
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1237-fa.html

تراهی علی اصغر. بهبود صحت طبقه‌بندی تصاویر فراطیفی با استفاده از الگوریتم کلونی زنبورعسل مصنوعی. علوم و فنون نقشه برداری. 1405; 15 (4) :31-44

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1237-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 4 - ( 3-1405 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology