Методы отбора признаков для задач классификации изображений земной поверхности

Abstract

В работе исследуются два метода отбора наиболее информативных признаков для повышения эффективности классификации изображений земной поверхности, полученных при дистанционном зондировании Земли. Один из рассмотренных методов отбора признаков основан на дискриминантном анализе, другой – на построении линейной регрессионной модели. В качестве характеристик изображений используются ряд гистограммных и текстурных признаков. Экспериментальное исследование предложенных методов на изображениях из базы данных UC-Merced Land Use показало, что с помощью отобранных признаков удается правильно классифицировать 95% изображений.