![](/images/graphics-bg.png)
Fuzzy Classification of High Resolution Remote Sensing Scenes Using Visual Attention Features
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years the spatial resolutions of remote sensing images have been improved greatly.
However, a higher spatial resolution image does not always lead to a better result of automatic scene classification.
Visual attention is an important characteristic of the human visual system, which can effectively help to classify remote sensing scenes.
In this study, a novel visual attention feature extraction algorithm was proposed, which extracted visual attention features through a multiscale process.
And a fuzzy classification method using visual attention features (FC-VAF) was developed to perform high resolution remote sensing scene classification.
FC-VAF was evaluated by using remote sensing scenes from widely used high resolution remote sensing images, including IKONOS, QuickBird, and ZY-3 images.
FC-VAF achieved more accurate classification results than the others according to the quantitative accuracy evaluation indices.
We also discussed the role and impacts of different decomposition levels and different wavelets on the classification accuracy.
FC-VAF improves the accuracy of high resolution scene classification and therefore advances the research of digital image analysis and the applications of high resolution remote sensing images.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Linyi& Xu, Tingbao& Chen, Yun. 2017. Fuzzy Classification of High Resolution Remote Sensing Scenes Using Visual Attention Features. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141318
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Linyi…[et al.]. Fuzzy Classification of High Resolution Remote Sensing Scenes Using Visual Attention Features. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141318
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Linyi& Xu, Tingbao& Chen, Yun. Fuzzy Classification of High Resolution Remote Sensing Scenes Using Visual Attention Features. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141318
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141318
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)