Sammanfattning av denna webbsida: Geografisk objektbaserad bildanalys (GEOBIA) har blivit allt populärare i fjärranalys. GEOBIA har hävdats representera ett paradigmskifte i fjärranalystolkningen. Ändå, GEOBIA-liknar andra framväxande paradigm-brister formella uttryck och objektiva modellering strukturer och i synnerhet semantiska klassificeringsmetoder med ontologier. Denna studie har lagt fram en objektbaserad semantisk klassificeringsmetod för högupplösta satellitbilder med hjälp av en ontologi som syftar till att fullt ut utnyttja fördelarna med ontologi till GEOBIA. Ett arbetsflöde i tre steg har införts: ontologimodellering, initial klassificering baserad på en datadriven maskininlärningsmetod och semantisk klassificering baserad på kunskapsbaserade semantiska regler. Klassificeringsdelen är baserad på datadriven maskininlärning, segmentering, funktionsval, provinsamling och en första klassificering. Därefter omklassificeras bildobjekten på grundval av den ontologiska modellen, varigenom de semantiska relationerna uttrycks på de formella språken OWL och SPRL. Resultaten visar att metoden med ontologi-jämfört med beslutsträd klassificering utan att använda ontologi-avkastade mindre statistiska förbättringar i form av noggrannhet för just denna bild. Denna ram förstärker dock befintliga GEOBIA-metoder: ontologier uttrycker och organiserar hela strukturen av GEOBIA och möjliggör upprättandet av relationer, särskilt rumsligt explicita relationer mellan objekt samt flerskaliga/hierarkiska relationer.
Det arbete som presenteras i Ref föreslår en kunskapsdriven metod för att förbättra den objektbaserade semantiska klassificeringsmetoden med hjälp av ontologier som uttrycker objekt, deras storlek och rumsliga relationer.
An Object-Based Semantic Classification Method for High Resolution Remote Sensing Imagery Using Ontology
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}