I detta dokument föreslås en tvåskiktsmodell för villkorat Random Field för samtidig klassificering av marktäcke och markanvändning. Båda klassificeringsuppgifterna är integrerade i en enhetlig grafisk modell, vilket är rimligt på grund av att marktäcke och markanvändning uppvisar starka kontextuella beroenden. I CRF särskiljer vi ett marktäcke och ett markanvändningsskikt. Båda skikten skiljer sig åt med avseende på de enheter som motsvarar noderna och de klasser som ska särskiljas. I ytskiktet motsvarar noderna superpixel som extraheras från bilddata, medan noderna i ytskiktet för markanvändning motsvarar objekt i en geospatial databas för markanvändning. Statistiska beroenden mellan marktäcke och markanvändning är uttryckligen modellerade som parvisa potentialer. Därför får vi en konsekvent modell, där förhållandet mellan marktäckning och markanvändning lärs av representativa utbildningsdata. Inflygningen är utformad för indata baserat på flygbilder. Experiment utförs på en urban testplats. Försöken visar genomförbarheten av kombinationen av både klassificeringsuppgifter i ett övergripande tillvägagångssätt och undersöka påverkan av storleken på superpixlarna på klassificeringsresultatet.
I vårt tidigare arbete har vi föreslagit en CRF i två skikt för klassificering av marktäcke och markanvändning, där de statistiska beroendena mellan marktäcke och markanvändning uttryckligen modelleras av parvisa potentialer REF.
A two-layer Conditional Random Field model for simultaneous classification of land cover and land use
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}