Object-Based Classification by using Hierarchical Segmentation and Weighted Genetic Algorithm
Author(s):
Message:
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:

Hyperspectral imaging concerns measurement and interpretation of spectral imagery acquired by satellite, airborne, terrestrial, or laboratory sensors over visible, infrared and sometime thermal spectral regions of electromagnetic spectrum. There are two major approaches for classification of hyperspectral images: the spectral or pixel-based techniques, and the spectral-spatial or object-based techniques. Recently, an effective approach for spectral-spatial classification has been proposed using Hierarchical SEGmentation (HSEG) grown form automatically selected markers. This paper aims at improving this approach for classification of hyperspectral images in urban areas. The Weighted Genetic (WG) algorithm is first used to obtain the subspace of hyperspectral data. The obtained features are then fed into the marker-based HSEG algorithm. Then, the contextual features from segmented images are extracted. For spatial features, area, entropy, shape, adjacency and relation features are considered as the potential components in feature space. Finally, using both spectral and spatial features, the image objects are classified by a rule-based classifier. The experimental tests are applied to two datasets: the Berlin, and Quebec City, which are two known and benchmark datasets in hyperspectral imagery. The evaluation of results showed that the proposed approach achieves approximately 16% and 9% better overall accuracy than the Original-HSEG algorithm for these datasets respectively.

Language:
Persian
Published:
Journal of GIS & RS Application in Planing, Volume:11 Issue: 3, 2021
Pages:
68 to 77
magiran.com/p2223459  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!