Journal of Geospatial Information Technology
مهندسی فناوری اطلاعات مکانی
jgit
Engineering & Technology
http://jgit.kntu.ac.ir
1
admin
2008-9635
8
10.61186/jgit
14
٢۵٣٨-۴١٨X
13
fa
jalali
1394
6
1
gregorian
2015
9
1
3
2
online
1
fulltext
fa
ارائه یک روش انتخاب ویژگی براساس الگوریتم ژنتیک و درخت تصمیم بهمنظور طبقهبندی تصاویر تمام پلاریمتریک راداری
Presenting A Feature Selection Method Based On Genetic Algorithm and Decision Tree For Classifying Fully Polarimetric SAR Images
پژوهشي
Research
<p dir="RTL">یک تصویر تمام پلاریمتریک راداری (<em><span dir="LTR">POLSAR</span></em>) قادر است ویژگی­های پلاریمتریک مهمی برای طبقه­بندی پوشش زمینی فراهم کند. این ویژگی­ها میتوانند پارامترهای مستخرج از ماتریس پراکنش، کواریانس و همدوسی یا پارامترهای مستخرج از روش­های تجزیه هدف یا هر دو دسته باشد. در این مقاله، ویژگی­های پلاریمتریک فراوانی از یک تصویر <em><span dir="LTR">POLSAR</span></em> استخراج می­شود. سپس با استفاده از الگوریتم ژنتیک (<em><span dir="LTR">GA</span></em>) و درخت تصمیم (<em><span dir="LTR">DT</span></em>)، یک روش انتخاب ویژگی مبتنی بر طبقه­بندی ارائه می­شود. پس از آن، <a name="OLE_LINK13">طبقهبندی</a> کننده <em><span dir="LTR">DT</span></em> با ویژگی­های انتخابی از روش پیشنهادی با طبقه­بندی­کننده <em><span dir="LTR">DT</span></em> با تمام ویژگی­ها مقایسه می­شود. علاوه بر این، روش پیشنهادی با روش انتخاب ویژگی <em><span dir="LTR">GA</span></em> و ماشین بردار پشتیبان (<em><span dir="LTR">SVM</span></em>) نیز مقایسه می­شود. نتایج نشان داد که دقت روش پیشنهادی (<em><span dir="LTR">DT</span></em> با ویژگی­های منتخب از <em><span dir="LTR">GA-DT</span></em>) حدوداً 3 درصد بیشتر از دقت روش <em><span dir="LTR">DT</span></em> با تمام ویژگی­ها و تقریباً نزدیک به دقت روش <em><span dir="LTR">DT</span></em> با ویژگی­های منتخب از <em><span dir="LTR">GA-SVM</span></em> شد. این درحالی­است، که سرعت عملکرد روش پیشنهادی تقریباً 5 برابر بیشتر از سرعت عملکرد روش <em><span dir="LTR">DT</span></em> با ویژگی­های منتخب از <em><span dir="LTR">GA-SVM</span></em> شد. به­عنوان یک نتیجه­ی دیگر، ویژگی­های منتخب از روش پیشنهادی موفقیت بیشتری در تفکیک کلاس­های شهری و پوشش گیاهی نسبت به ویژگی­های دو روش دیگر داشتند.</p>
<p>A fully polarimetric synthetic aperture radar (POLSAR) image can provide important polarimetric features for land cover classification. These features can be the parameters obtained from scatering, covariance and coherency matrices, parameters extracted from target decomposition methods or both of them. In this paper, many polarimetric features are extracted from a POLSAR image. Then, with the use of Genetic Algorithm (GA) and Decision Tree (DT), a feature selection method based on the classification is presented. Afterwards, a comparative analysis is accomplished between DT classification with features selected from the proposed method and DT classification with all features. Moreover, the proposed method should be compared with the feature selection method of GA and Support Vector Machine (SVM). The results indicated that the accuracy of the proposed method (DT classification with the features selected from GA-DT algorithm) is nearly 3% higher than the ones of the DT classification with all features and it is approximately equal with the ones of the DT classification with the features selected from GA-SVM algorithm. However, the performance speed of the proposed method is approximately 5 times more than the ones of DT classification with the features selected from GA-SVM algorithm. As an another result, the features selected from the proposed method have a more success than the ones of two other methods at classifying the urban areas and vegetation classes.</p>
انتخاب ویژگی, الگوریتم ژنتیک (GA), درخت تصمیم (DT), طبقهبندی, تصاویر تمام پلاریمتریک, رادار
Regional gravity field modeling, Spherical Radial Basis Functions, Genetic algorithm, Tikhonov algorithm
75
88
http://jgit.kntu.ac.ir/browse.php?a_code=A-11-128-56&slc_lang=fa&sid=1
Iman
Khosravi
ایمان
خسروی
iman.khosravi@ut.ac.ir
10031947532846004619
10031947532846004619
Yes
University of Tehran
دانشگاه تهران
Mir Majid
Mousavi
میرمجید
موسوی
10031947532846004620
10031947532846004620
No
University of Tehran
دانشگاه تهران
Jalal
Amini
جلال
امینی
10031947532846004621
10031947532846004621
No
University of Tehran
دانشگاه تهران