Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
12
Przeglądmetodklasyfikacjistosowanychwteledetekcji
Przykładyzastosowańróżnychmetodklasyfikacjikontekstualnejobecne
wliteraturze,pokazująnajczęściejpewnąpoprawęwyników,wstosunkudokla-
sycznejklasyfikacjipikselowej.Zwłaszczaklasyfikacjabazującanaobliczaniu
maksymalnegoprawdopodobieństwaaposterioriwykazujepewnąodpornośćna
zaszumienieobrazu(Braatheniin.,1993),aleteżpozwalauzyskiwaćbardziej
homogeniczneobszary–wsytuacjachwystępowaniaklasopodobnychcechach
spektralnych,prowadzidoujednoliceniaobszarównarzeczdominującejklasy.
Przykładyzastosowańklasyfikacjikontekstualnejwteledetekcjimożemyznaleźć
m.in.w(Sharma,Sarkar,1998;Khedam,Belhadj-Aissa,2001,2003,2004;Jack-
son,Landgrebe,2002;Chmiel,2002)
Jakwynikazprzedstawionegoopisu,klasyfikacjakontekstualnawykorzystu-
jejednocześniecechyspektralneiprzestrzenneobrazu.Zcechprzestrzennych
czerpiejednakstosunkowoskromnie:jedynąkontekstualnącechąinterpretacyjną
branątupoduwagęjestsąsiedztwo.Chociaż,jakwskazującytowanebadania,
dziękitejkosmetycznej(Campbell,2007)operacji,możnauzyskaćpewnąpopra-
wędokładnościklasyfikacji.
2.3.KLASYFIKACJAOBIEKTOWA
Klasyfikacjaobiektowa(ang.object-orientedlubobject-basedclassification),
określanawostatnichlatachjakoOBIA(ang.object-orientedimageanalysis)8
jestrodzajemklasyfikacjioprawdopodobnienajwiększympotencjale.Stosuje
onalogikęprzetwarzaniaobrazu,wzamierzeniunaśladującąsposóbpostrzegania
obrazuprzezczłowieka,którywprocesiepostrzeganiaobrazumożebraćpod
uwagętakiecechyinterpretacyjnefragmentówobrazu,jakichwielkość,kształt,
czytekstura,alerównieżspektralnecechyobrazu.
Klasyfikacjaobiektowaskładasięzdwóchpodstawowychetapów:segmen-
tacjiiklasyfikacjiwłaściwej.Pierwszyproces,segmentacjaobrazu,polegana
identyfikacjikrawędzijednorodnychfragmentówobrazu.Jednorodnośćobsza-
rówmożeopieraćsięnawartościachradiometrycznychpikseli,aletakżenain-
nychcechach,określonychprzezużytkownika(Campbell,2007).Tesegmentysą
obiektami,poddawanymiprzyporządkowaniudoposzczególnychklaswdrugim
etapie–właściwejklasyfikacji.Faktklasyfikacjicałychobiektów,aniepojedyn-
czychpikseli,odróżniatęmetodęodinnych.Dziękitemupodejściumożliwejest
wykorzystanieznacznieszerszejgamycechobrazu,takichjakwspomnianewcze-
śniejwielkość,kształt,tekstura,czyrelacjemiędzyobiektami.
Processegmentacjijestkluczowydlacałegoprocesuklasyfikacjiobiektowej
(Zhangiin.2012).Istotnejestzwłaszcza,bygranicesegmentówpokrywałysię
8
LubGEOBIA–geographicobject-basedimageanalysis(ang.)(Hay,Castilla,2006).
