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FUZZY IMAGE SEGMENTATION FOR URBAN LAND-COVER CLASSIFICATION

机译：城市土地覆盖分类模糊图像分割

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In this paper a general fuzzy approach for segmentation-based classification is proposed. Traditional segmentation techniques focus on partitioning imagery into image-objects with well-defined boundaries. Instead, the proposed methodology aims to produce and analyze fuzzy image-regions expressing degrees of membership to different target classes. This approach, called Fuzzy Image-Regions Method (FIRME), is suitable to deal with the spectrally and spatially complexity of urban landscapes. The main stages of the FIRME approach are described, including techniques to produce such regions, alternatives to measure region attributes, and a number of methods for defuzzification. The FIRME method is tested for an urban classification experiment using multi-spectral imagery from Bogota, Colombia. Results suggest that, in complex environments, the FIRME method may be a suitable alternative to hard segmentation as it performs well in discriminating between spectrally mixed geographic objects.
机译：本文提出了一种基于分割的分类的一般模糊方法。传统的分段技术专注于将图像分区为具有明确定义良好的边界的图像对象。相反，所提出的方法旨在产生和分析表达对不同目标类别的成员程度的模糊图像区域。这种方法称为模糊图像区域方法（FIRME），适合处理城市景观的光谱和空间复杂性。描述了本发明方法的主要阶段，包括生产这些区域的技术，测量区域属性的替代方案，以及许多用于排出的方法。使用来自哥伦比亚波哥大的多光谱图像来测试Firme方法，以便使用来自波哥大的多光谱图像。结果表明，在复杂的环境中，FIRME方法可以是硬分割的合适替代，因为它在识别频谱混合的地理对象之间表现良好。

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