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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제7호
발행연도
2005.7
수록면
674 - 682 (9page)

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본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다. PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다.
다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. 퍼지 알고리즘의 융합에 의한 패턴분류기법

4. 실험 및 결과분석

5. 결론

참고문헌

저자소개

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Pierce , 1998 , An automated unsupervised, supervised classification methodology me : 1781 ~ 1783 google schola Joseph P , 199609 , Classification of Remote Sensing Images having High Spectral Resolution : 119 ~ 126 google schola Rego , 2003 , Automatic classification of land cover with high resolution data of the Rio de Janeiro City Brazil : 172 ~ 176 google schola A , 2000 , An explicit fuzzy supervised classification method for multispectral remote sensing images : 287 ~ 295 google schola Nakashima , 20032003 , Constructing fuzzy ensembles for pattern classification problems me : 3200 5 ~ 3205 google schola

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