Object based classification using multisensor data fusion and support vector algorithm

Rubeena Vohra; K. C. Tiwari

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Object based classification using multisensor data fusion and support vector algorithm

机译：使用多传感器数据融合和支持向量算法的基于对象的分类

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The present work aims at classifying the natural and man-made objects by fusing features of coarse resolution hyperspectral (1 m) LWIR and fine resolution (20 cm) RGB data. The classified results comprise of five classes namely, road, trees, building, vegetation and soil. The methodology includes extraction of spatial and spectral features to obtain the knowledge base for various classes. Besides vegetation index and morphological building index, the features extracted also include the textural features to obtain the database on spatial values for all the different classes. After extracting these features, bounding boxes have been generated to have appreciable information on the edges of different classes. Finally, connected component analysis has been used for segmentation of classes. The training and testing samples are generated through the knowledge base of connected components which is uniquely fed to Support Vector Machine (SVM) classifier for classification purpose. The classified results indicate definite improvement in object-based classification using multisensor data.

机译：本工作旨在通过融合粗分辨率高光谱（1 m）LWIR和精细分辨率（20 cm）RGB数据的特征对自然和人造物体进行分类。分类结果包括五个类别，即道路，树木，建筑物，植被和土壤。该方法包括提取空间和光谱特征，以获得各种类别的知识库。除了植被指数和形态建筑物指数外，提取的特征还包括纹理特征，以获取有关所有不同类别的空间值的数据库。提取这些特征后，已生成边界框，以在不同类的边缘上具有明显的信息。最后，连接组件分析已用于分类。训练和测试样本是通过连接组件的知识库生成的，该知识库被唯一地馈送到支持向量机（SVM）分类器中进行分类。分类结果表明使用多传感器数据在基于对象的分类中有明显的改进。

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来源
《International journal of image and data fusion》 |2018年第4期|63-81|共19页
作者
Rubeena Vohra; K. C. Tiwari;
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作者单位

Department of Electronics and Communication, Bharati Vidyapeeth's College of Engineering, Delhi, India;

Civil Engineering Department, Delhi Technological University, Delhi, India;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Vegetation index; morphological building index; textural features; connected component analysis; support vector machine;

机译：植被指数;形态构造指数纹理特征;连通成分分析;支持向量机;

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