Informationsutdrag från satellitbilder är en utmanande uppgift. Detta beror på den osäkerhet som uppstår till följd av felaktig fångst och efterföljande överföring. Fuzzy system är lämpliga för sådana tillämpningar eftersom dessa har förmågan att fånga små variationer i de mönster som presenteras. Fuzzy systems är expert beslutsfattande verktyg som kräver stöd från Artificial Neural Network (ANN) för inferencegenerering. Detta leder till bildandet av NeuroFuzzy system (NFS). NFS kräver viss förhandsinformation för att kunna fatta lämpliga beslut. Apriori kunskap kan tillhandahållas manuellt men det blir tråkiga, därför krävs vissa beräkningsmetoder. I detta dokument fokuserar man på utvecklingen av ett informationsextraktionssystem baserat på K-means clustering (KMC) och ANN och ett adaptivt neuro-fuzzy inference system (ANFIS) baserat system med samma syfte att uppnå förbättrad prestanda jämfört med varandra. Vi har särskilt att göra med en ANFIS med hjälp av KMC för användning av informationsutdrag från satellitbilder. Experimentella resultat visar att ett sådant system är helt automatiskt och effektivt när det gäller att hantera informationsutvinning från flodbilder med skogs- och sanddistribution längs dess stränder.
ANFIS med stöd av K-Means Classifier REF användes för informationsutvinning från flodbilder med skogs- och sanddistribution längs dess stränder.
ANFIS based Information Extraction using K-means Clustering for Application in Satellite Images
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}