ادغام ویژگی های طیفی و مکانی تصاویر ابر طیفی به کمک طبقه بند شبکه عصبی

در تصاویر ابرطیفی که توسط سنجنده های از راه دور بدست می آیند، می توان تفکیک بین کلاس ها را دقیق تر و با جزییات بیشتر بدست آورد. از آنجایی که ابعاد بالای داده ابرطیفی و تعداد کم نمونه های آموزشی، طبقه بندی تصاویر ابرطیفی را مشکل می سازد. به دنبال تکنیک هایی هستیم که در هنگام کمبود تعداد نمونه های آموزشی دقت طبقه بندی قابل قبولی داشته باشد. لذا بکارگیری تکنیک هایی که علاو  بر کاهش تعداد نمونه های آموزشی، دقت طبقه بندی را  بالاتر ببرد حایز اهمیت می گردد. این مقاله از روش طبقه بند شبکه عصبی در طبقه بندی تصاویر ابرطیفی به کمک ادغام ویژگی طیفی و مکانی در دو روش پشته و روش مبتنی بر گراف دودویی بهره گرفته است. علاوه بر روش متداول پشته یاstack ،استفاده از روش گراف دودویی ناحیه ای به منظور ادغام مناسب اطلاعات طیفی و مکانی یک روش مطلوب برای استفاده همزمان از اطلاعات طیفی در کنار اطلاعات  مکانی (Feature Fusion)  در طبقه بندی تصویر ابرطیفی می باشد. در هریک ازاین روش ها طبقه  بند شبکه عصبی روی ویژگیهای طیفی و  مکانی به صورت مجزاو ادغام شده بکار گرفته شده است و سپس با عملکرد طبقه بند ماشین بردار پشتیبان در شرایط مشابه مقایسه شده است. نتایج طبقه بندی بیانگر برتری طبقه بند شبکه عصبی است.