Выбор алгоритма классификации

Из множества различных алгоритмов классификации, несмотря на свою простоту, классификатор на основе квадратной диаграммы был отклонен, потому что не все значения, имеющие отношение к конкретному классу расположены в компактной форме так, чтобы они точно попадали в границы оцениваемого квадрата диаграммы. Результатом могла бы стать потеря точности. Точно так же классификатор с использованием критериев минимального Эвклидова кодового расстояния и его сравнения с погрешностью среднего был отклонен, поскольку существует опасность отнесения класса к пикселю, который имеет большое отклонение от погрешности среднего. Этого можно избежать, задав расстояние фиксированным, однако само его значение может оказаться важным для пользователя. Третий вид классификации – классификация по методу наибольшего сходства представляется наиболее оптимальным, поскольку основан на вероятностных принципах. При отнесении пикселя к тому или иному классу принимаются во внимание такие параметры, как среднее значение для кластера (блока пикселов) и ковариативность. Именно этот алгоритм и был применен при выполнении работ по классификации.

Осуществление классификации

После завершения всех вышеперечисленных этапов, была проведена классификация для совмещенных спектральных каналов на основе уже выделенных образцовых значений и критериев, а также с использованием алгоритмов, описанных выше. Совершенно очевидно стало, что результаты классификации оказались не удовлетворительными. Большинство домов были отнесены к классу дорог или скоростных магистралей. Некоторые строения (с темной крышей) имели характеристики отражения, которые были близки к характеристикам воды и были отнесены к классу водных объектов. Также некоторые лесные массивы были отнесены к водным объектам. Результаты первой классификации оставляли впечатление, что классификация на основе каналов спектрозонального изображения в их исходном виде не может обеспечить хороший результат. (Рис. 8) Вот почему процесс обработки изображения был продолжен с использованием арифметических и других методов, чтобы убедиться в том, что можно получить более качественный результат. Результирующие изображение после такой обработки должно было обеспечить лучшую интерпретируемость, а поэтому и результаты должны были оказаться лучше.

Применение других методов обработки изображения

Поскольку результат классификации не был признан удовлетворительным, были применены другие методы обработки изображения, чтобы убедиться в возможности получения лучшего результата при классификации. Из всего разнообразия методов были выбраны три – арифметический алгоритм, метод слияния нескольких изображений для улучшения отдельных характеристик и параметров, а также метод анализа основных компонент.

Арифметический алгоритм

Чтобы решить проблему смешения спектральных диапазонов, которая приводит к ошибкам идентификации городской застройки и дорожных сетей, была предпринята попытка использовать в большей степени 4 канал, поскольку он содержит больше информации о растительности. Для этого, было выполнено увеличение контрастности некоторых областей изображения, после чего изображение было инвертировано. Однако результат не устранил смешения дорожной сети и городской застройки. Следовательно, идея относительно инверсии и увеличения контрастности для этой цели была оставлена.