TAILIEUCHUNG - Phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ

Phân cụm ảnh là tìm ra các cấu trúc nhóm có những đặc tính tương đồng để tạo thành cụm. Có nhiều phương pháp phân cụm khác nhau nhưng hầu hết đều cùng chiến lược là dựa vào sự khác nhau về màu sắc để phân chia các điểm ảnh về các cụm. Bài viết giải quyết vấn đề phân loại nhanh lớp phủ ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ phục vụ công tác ngụy trang. | Phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ Nghiên cứu khoa học công nghệ PHÂN LOẠI LỚP PHỦ TỪ DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM PHỔ Mai Đình Sinh1*, Đinh Văn Hội2,3 Tóm tắt: Phân cụm ảnh là tìm ra các cấu trúc nhóm có những đặc tính tương đồng để tạo thành cụm. Có nhiều phương pháp phân cụm khác nhau nhưng hầu hết đều cùng chiến lược là dựa vào sự khác nhau về màu sắc để phân chia các điểm ảnh về các cụm. Do tính chất phức tạp của dữ liệu ảnh vệ tinh là thông tin trên ảnh thường bị chồng lấp nhau và hình dạng phức tạp của các đối tượng trên ảnh, do đó, việc sử dụng các phương pháp truyền thống như tổ hợp màu, phân ngưỡng, có ưu điểm dễ cài đặt nhưng có độ chính xác thấp. Phân cụm phổ là phương pháp phân cụm dựa trên lý thuyết về đồ thị, có khả năng phân loại tốt các dữ liệu mà có cấu trúc và hình dạng phức tạp như dữ liệu trên ảnh vệ tinh. Do yêu cầu tác chiến hiện nay, người chỉ huy cần phải có những thông tin tức thời về hình thái khu vực tác chiến để có phương án bố trí công sự, trận địa hợp lý. Bài báo giải quyết vấn đề phân loại nhanh lớp phủ ảnh vệ tinh dựa trên phương pháp phân cụm phổ phục vụ công tác ngụy trang. Từ khóa: Phân cụm phổ, Ảnh vệ tinh, Fuzzy c-means, Phân loại lớp phủ. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Viễn thám là một lĩnh vực khoa học giúp thu thập thông tin về các đối tượng trên bề mặt trái đất mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng, nguyên lý cơ bản của viễn thám đó là đặc trưng phản xạ hay bức xạ của các đối tượng tự nhiên tương ứng với từng giải phổ khác nhau [2]. Ảnh viễn thám có ưu điểm là phủ trùm trên một khu vực rộng lớn, dữ liệu ảnh được cập nhật thường xuyên và một số loại ảnh vệ tinh được cung cấp miễn phí trên mạng internet. Dữ liệu ảnh vệ tinh khó phân cụm một cách hiệu quả do sự chồng lấp và hình thù phức tạp của các đối tượng trên ảnh [3]. Hơn nữa, sự lựa chọn các thuật toán phân cụm phụ thuộc vào dữ liệu được khám phá, chất lượng của .

• Cơ sở dữ liệu
• Phân cụm phổ
• Ảnh vệ tinh
• Fuzzy c means
• Phân loại lớp phủ
• Phương pháp phân cụm phổ
• Công tác ngụy trang
• So sánh một số thuật toán
• Thuật toán phân cụm
• Phân cụm phổ cho dữ liệu
• Dữ liệu biểu diễn Gene
• Hồ sơ biểu diễn gene
• Phân cụm phổ chuẩn hóa
• Phân cụm phổ không chuẩn hóa
• Tạp chí Khoa học công nghệ
• Thuật toán phân cụm mờ cộng tác
• Bài toán phân cụm ảnh vệ tinh siêu phổ
• Hợp tác phân cụm
• Hình ảnh siêu phổ
• Thuật toán C2JL
• Tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• Phản hồi liên quan
• Truy vấn đa điểm
• Tra cứu ảnh sử dụng phân cụm phổ
• Phương pháp SCRF
• Kỹ thuật tra cứu ảnh
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học
• Phổ gamma hàng không
• Phân loại dị thường
• Cụm dị thường
• Xử lý phân tích tài liệu phổ gamma
• Địa vật lý hàng không
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Phương pháp tra cứu ảnh
• Phương pháp phân cụm đồ thị
• Phương pháp phân cụm đồ thị quang phổ
• Tìm kiếm âm nhạc
• Vector đặc trưng
• Phương pháp phân cụm K MEANS
• Đường bao phổ
• Cơ sở dữ liệu đa phương tiện
• Bộ dữ liệu
• Hệ thống phát hiện xâm nhập
• Xâm nhập mạng
• Đặc tính phân cụm
• Dữ liệu kiểm thử phổ biến
• Thuật toán phân cụm phổ
• Kỹ thuật xử lý ảnh
• Ứng dụng tập phổ biến
• Bài toán phân loại
• Văn bản Tiếng Việt
• Xem xét ngữ nghĩa
• Cụm danh từ
• Đồ thị đồng hiện
• Luật kết hợp
• Luật phân lớp
• Tập phổ biến
• Phân vùng ảnh
• Xử lí tín hiệu số
• Ảnh viễn thám
• Phân cụm ảnh
• Phép chuẩn hóa CMN
• Cepstral Mean Normalisation