Resumen

Los recientes avances en imágenes hiperespectrales han acentuado la necesidad de métodos avanzados de clasificación. Para alcanzar este objetivo, este trabajo propone un método espectral-espacial mejorado para la clasificación de imágenes hiperespectrales. El método propuesto consta principalmente de tres pasos. En primer lugar, se proponen cuatro estrategias de selección de bandas para utilizar el método de fusión estadística de regiones (SRM) para segmentar la imagen hiperespectral. Posteriormente, el mapa de segmentación se integra con el método de clasificación por píxeles para clasificar la imagen hiperespectral. Por último, el resultado final de la clasificación se obtiene utilizando la regla de fusión de decisiones. Se realizan pruebas de validación para evaluar el rendimiento del enfoque propuesto, y los resultados indican que el nuevo enfoque propuesto supera a los métodos más avanzados.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:imagen hiperespectral, métodos avanzados de clasificación, estrategias de selección de bandas, regla de fusión de decisiones, resultado final de la clasificación, clasificación de imágenes hiperespectrales, método de clasificación inteligente, enfoque, método, avances recientes
• Keywords:hyperspectral image, advanced classification methods, band selection strategies, decision fusion rule, final classification result, hyperspectral image classification, wise classification method, approach, method, recent developments