Resumen

En los últimos años, las resoluciones espaciales de las imágenes de teledetección han mejorado mucho. Sin embargo, una imagen de mayor resolución espacial no siempre conduce a un mejor resultado de clasificación automática de la escena. La atención visual es una característica importante del sistema visual humano, que puede ayudar eficazmente a clasificar las escenas de teledetección. En este estudio, se propuso un novedoso algoritmo de extracción de características de atención visual, que extrajo características de atención visual a través de un proceso multiescala. Además, se desarrolló un método de clasificación difusa utilizando características de atención visual (FC-VAF) para realizar la clasificación de escenas de teledetección de alta resolución. FC-VAF se evaluó utilizando escenas de teledetección de alta resolución ampliamente utilizadas, incluyendo imágenes IKONOS, QuickBird y ZY-3. FC-VAF logró resultados de clasificación más precisos que los demás según los índices de evaluación de precisión cuantitativa. También discutimos el papel y el impacto de los diferentes niveles de descomposición y de las diferentes ondículas en la precisión de la clasificación. FC-VAF mejora la precisión de la clasificación de escenas de alta resolución y, por tanto, hace avanzar la investigación del análisis de imágenes digitales y las aplicaciones de las imágenes de teledetección de alta resolución.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:alta resolución remota, características de atención visual, vaf, fc, métodos de clasificación difusa, clasificación de escenas de resolución, resultados de clasificación precisos, evaluación de precisión cuantitativa, imagen de teledetección, sistema visual humano
• Keywords:high resolution remote, visual attention features, vaf, fc, fuzzy classification methods, resolution scene classification, accurate classification results, quantitative accuracy evaluation, remote sensing image, human visual system