(English below)

Bài báo: Phân nhóm bán giám sát khoảng thời gian loại 2 mờ C-Means với thông tin không gian để phân loại hình ảnh vệ tinh đa phổ và phát hiện thay đổi
Tác giả: Long Thanh Ngo, Dinh Sinh Mai, Witold Pedrycz

Tóm tắt: 
Phân cụm dữ liệu đã được áp dụng rộng rãi cho nhiều vấn đề trong thế giới thực như quản lý tài nguyên thiên nhiên, quy hoạch đô thị và phân tích ảnh vệ tinh. Đặc biệt, phân cụm mờ với khả năng xử lý độ không đảm bảo đã được phát triển để phân đoạn ảnh hoặc phân tích ảnh, ví dụ: trong phân tích ảnh sức khỏe, phân loại ảnh vệ tinh. Thông thường, các thuật toán phân đoạn ảnh như phân cụm mờ sử dụng thông tin không gian cùng với thông tin màu để cải thiện chất lượng cụm.

Bài báo này giới thiệu một cách tiếp cận, khai thác thông tin không gian cục bộ giữa pixel và các lân cận của nó để tính mức độ thành viên bằng cách sử dụng thuật toán phân cụm mờ kiểu 2 theo khoảng, được gọi là IIT2-FCM. Bên cạnh đó, thuật toán C-Means loại 2 mờ trong khoảng thời gian bán giám sát sử dụng thông tin không gian, được gọi là SIIT2-FCM, được đề xuất để di chuyển nguyên mẫu của các cụm đến các trung tâm dự kiến ​​được xác định trước trên cơ sở các mẫu có sẵn. Các thuật toán đề xuất được áp dụng cho các bài toán phân tích ảnh vệ tinh bao gồm phân loại lớp phủ đất và phát hiện sự thay đổi.

Kết quả thử nghiệm được báo cáo cho nhiều tập dữ liệu của hình ảnh LandSat7 tại các điểm đa thời gian và so sánh với kết quả được tạo ra bởi một số thuật toán hiện có và thu được từ một số dữ liệu khảo sát. Các kết quả phân nhóm được đánh giá bỏ qua một số chỉ số hợp lệ chứng minh rằng các thuật toán được đề xuất tạo thành các cụm có chất lượng tốt hơn và độ chính xác cao hơn trong các bài toán về phân loại lớp phủ đất và phát hiện thay đổi.

Link download

https://drive.google.com/file/d/1cOnJAzcze3aQ4QV36wrw0nf2UGlccTXU/view?usp=sharing

Về Tác giả - Chuyên gia Geolink

TS Mai Đình Sinh là một trong các nhà khoa học, chuyên gia, giảng viên hàng đầu của Geolink có trên 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực trắc địa, đo đạc, thành lập bản đồ, tạo lập xây dựng CSDL, Hệ thống thông tin địa lý (GIS), bản đồ 3D, viễn thám, định vị vệ tinh

------

TECHNIQUES OF MULTI-SPECTRAL SATELLITE IMAGECLASSIFICATION AND CHANGE DETECTION 

The article: Semi-supervising Interval Type-2 Fuzzy C-Means clustering with spatial information for multi-spectral satellite image classification and change detection
Authors: Long Thanh Ngo, Dinh Sinh Mai , Witold Pedrycz
Data clustering has been widely applied to numerous real-world problems such as natural resource management, urban planning, and satellite image analysis. Especially, fuzzy clustering with its ability of handling uncertainty has been developed for image segmentation or image analysis e.g. in health image analysis, satellite image classification. Normally, image segmentation algorithms like fuzzy clustering use spatial information along with the color information to improve the cluster quality. This paper introduces an approach, which exploits local spatial information between the pixel and its neighbors to compute the membership degree by using an interval type-2 fuzzy clustering algorithm, called IIT2-FCM. Besides, a Semi-supervising Interval Type-2 Fuzzy C-Means algorithm using spatial information, called SIIT2-FCM, is proposed to move the prototype of clusters to the expected centroids which are pre-defined on a basis of available samples. The proposed algorithms are applied to the problems of satellite image analysis consisting of land cover classification and change detection. Experimental results are reported for various
datasets of the LandSat7 imagery at multi-temporal points and compared with the results produced by some existing algorithms and obtained from some survey data. The clustering results assessed withbregard to some validity indexes demonstrate that the proposed algorithms form clusters of better quality and higher accuracy in problems of land cover classification and change detection

Link download

https://drive.google.com/file/d/1cOnJAzcze3aQ4QV36wrw0nf2UGlccTXU/view?usp=sharing

 About the Author - Geolink's Expert

Dr. Mai Dinh Sinh is one of Geolink's leading scientists, experts, lecturers with more than 15 year of experiences in areas of surveying, measuring, mapping, creating, database building, geographic information system (GIS), 3D map, remote sensing, satellite navigation.