Abstract-I detta dokument presenterar vi en objektbaserad metod för urban marktäcke klassificering från högupplöst multispektral bilddata som bygger på en pixel-baserad fuzzy klassificeringsmetod. Denna kombinerade pixel/objekt tillvägagångssätt demonstreras med pan-sharpened multispectral IKONOS bilder från täta stadsområden. Den fuzzy pixel-baserade klassificeraren använder både spektral och rumslig information för att skilja mellan spektralt liknande Road och Building urban marktäcke klasser. Efter den pixelbaserade klassificeringen används en teknik som använder både spektral och rumslig heterogenitet för att segmentera bilden för att underlätta ytterligare objektbaserad klassificering. En objektbaserad fuzzy logik klassificerare implementeras sedan för att förbättra på pixel-baserad klassificering genom att identifiera en ytterligare klass i täta stadsområden: nonroad, nonbuilding ogenomtränglig yta. Med den fuzzy pixel-baserade klassificeringen som ingång, använder objekt-baserad klassificering sedan form, spektral, och grannskap funktioner för att bestämma den slutliga klassificeringen av den segmenterade bilden. Med hjälp av dessa tekniker kan objektbaserad klassificering identifiera byggnader, ogenomtränglig yta och vägar i tätbebyggda stadsområden med 76 %, 81 % respektive 99 % klassificeringsnoggrannhet. Index Terms-Fuzzy logik, högupplösta bilder, bildbehandling, urban marktäcke.
Fuzzy logik användes på spektral och rumsliga egenskaper pixlar i REF.
A combined fuzzy pixel-based and object-based approach for classification of high-resolution multispectral data over urban areas
{'venue': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}