Incorporation of hyperspectral imagery and texture information in a SVM method for classifying urban area of southern regions of Tehran, Iran

Ahmad Maleknezhad Yazdi, V. Eisavi, A. Shahsavari
{"title":"Incorporation of hyperspectral imagery and texture information in a SVM method for classifying urban area of southern regions of Tehran, Iran","authors":"Ahmad Maleknezhad Yazdi, V. Eisavi, A. Shahsavari","doi":"10.17099/JFFIU.01280","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Son yillarda hizli nufus artisi ve kentsel alanlardaki degisimler cevreyi onemli bir sekilde etkilemistir. Kentsel alanlar heterojenik ve parcalanmis bir yapiya sahiptir, bu durum uzaktan algilama goruntuleri acisindan zorlu bir durum yaratmaktadir. Kentsel alanlarda uzaktan algilama uygulamalarindan elde edilen bilgilerin guvenilirligi mekansal ve spektral verilerin kalitesine bagli olarak degismektedir. Dolayisiyla, bu calismanin amaci Tahran'in guney batisindaki kentsel bolgede Hyperion goruntuleri ve yuksek cozunurluklu pankromatik ALI goruntulerinin dokusal ozelliklerinin esas etkisini analiz etmektir. Bu amacla, gri-seviyeli es-olusum matrisi (gray-level co-occurrence matrix) (GLCM) yontemini kullanarak pankromatik ALI goruntulerinden yapisal bilgi ayiklanmistir. Siniflandirma bes senaryo halinde SVM yontemi ile gerceklestirilmistir. CNT yontemiyle spektral bantlarin siniflandirilmasi, spektral bant siniflandirilmasi pencere boyutu 3, boyut 5, boyut 7 ve boyut 9. siniflandirma sonuclari Tahran guney bati kentsel alanlarin Hyperion uydu goruntuleri ile yeterince karakterize edilemedigini gostermektedir. Sonuclar yapisal bilgilerin kullanimi ile kentsel arazi siniflandirmalarinin daha basarili bir sekilde yapilabildigini gostermektedir. Sonuc olarak, Hyperion goruntuleri ile yapisal bilgilerinin birlestirilmesi heterojenik siniflandirmada karisikligi azaltmaktadir. GLCM ozellikleri icerdikleri zengin yapisal bilgi ile heterojen alanlarda arazi kullanim siniflandirmalari icin buyuk bir potansiyel gosterirler.","PeriodicalId":17682,"journal":{"name":"Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University","volume":"12 1","pages":"90-103"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2016-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17099/JFFIU.01280","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Son yillarda hizli nufus artisi ve kentsel alanlardaki degisimler cevreyi onemli bir sekilde etkilemistir. Kentsel alanlar heterojenik ve parcalanmis bir yapiya sahiptir, bu durum uzaktan algilama goruntuleri acisindan zorlu bir durum yaratmaktadir. Kentsel alanlarda uzaktan algilama uygulamalarindan elde edilen bilgilerin guvenilirligi mekansal ve spektral verilerin kalitesine bagli olarak degismektedir. Dolayisiyla, bu calismanin amaci Tahran'in guney batisindaki kentsel bolgede Hyperion goruntuleri ve yuksek cozunurluklu pankromatik ALI goruntulerinin dokusal ozelliklerinin esas etkisini analiz etmektir. Bu amacla, gri-seviyeli es-olusum matrisi (gray-level co-occurrence matrix) (GLCM) yontemini kullanarak pankromatik ALI goruntulerinden yapisal bilgi ayiklanmistir. Siniflandirma bes senaryo halinde SVM yontemi ile gerceklestirilmistir. CNT yontemiyle spektral bantlarin siniflandirilmasi, spektral bant siniflandirilmasi pencere boyutu 3, boyut 5, boyut 7 ve boyut 9. siniflandirma sonuclari Tahran guney bati kentsel alanlarin Hyperion uydu goruntuleri ile yeterince karakterize edilemedigini gostermektedir. Sonuclar yapisal bilgilerin kullanimi ile kentsel arazi siniflandirmalarinin daha basarili bir sekilde yapilabildigini gostermektedir. Sonuc olarak, Hyperion goruntuleri ile yapisal bilgilerinin birlestirilmesi heterojenik siniflandirmada karisikligi azaltmaktadir. GLCM ozellikleri icerdikleri zengin yapisal bilgi ile heterojen alanlarda arazi kullanim siniflandirmalari icin buyuk bir potansiyel gosterirler.
结合高光谱图像和纹理信息的支持向量机方法对伊朗德黑兰南部城区进行分类
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信