Нові підходи до застосування різних методів знаходження базових мас при класифікуванні гіперспектральних космічних зображень.

Анотація

На даний час визначення базових мас залишається важливою задачею, яка впливає на остаточні результати класифікування. Загального підходу для визначення базових мас не існує. У даній роботі були розглянуті різні методи визначення базових мас. У статті описується новий метод класифікування гіперспектральних космічних зображень, який відрізняється від відомих розв’язків однойменних задач особливим способом розбиття спектрального ознакового простору. Було проведено оптимізацію границь між класовими інтервалами на спектральних вісях за допомогою спеціального функціонала. Новий метод застосовує теорію свідчень Демпстера-Шейфера й визначає базові маси за допомогою частотного підходу. Також у даній статті був розглянутий новий підхід до знаходження базових мас з використанням відстані Махаланобіса. Була наведена формула, яка показує взаємозв’язок між відстанню Махаланобіса та базовими масами. Запропоновано метод визначення базових мас із використанням нечітких множин та нечітких чисел. Було зауважено, що теорія нечітких множин використовується при невизначених та неточних даних. Також описано метод визначення базових мас із використанням центральних вибірок. Зауважено, що для вибору центральних вибірок застосовуються опуклі оболонки. Потім визначаються базові маси з використанням відстані між класифікованими даними та вибраними центральними вибірками. Далі базові маси комбінуються за правилом Демпстера, і отримуються остаточні базові маси. Було наголошено на тому, що складні гіпотези теж розглядаються. Також проаналізовано новий підхід до визначення базових мас із використанням відстані між класифікованими даними та нормальним розподілом кожної характеристики для кожного еталонного класу. Описані методи отримання базових мас можуть бути застосовані при класифікуванні гіперспектральних космічних зображень, в управлінні транспортом, при класифікуванні рослинності, у клінічній діагностиці, при аналізі ризиків, розв’язанні тематичних завдань та при контролі якості води.