Вилучення особливостей текстури із зображень дистанційного зондування з високою роздільною здатністю забезпечує додаткове джерело даних для тих застосувань, у яких спектральної інформації недостатньо для ідентифікації або класифікації спектрально неоднорідних одиниць ландшафту.
Автокодери, вейвлет-розсіювання та глибокі нейронні мережі зазвичай використовуються для вилучення функцій і зменшення розмірності даних. Мережі вейвлет-розсіювання автоматизують виділення ознак із низькою дисперсією з реальних часових рядів і даних зображень.
На даний момент методи виділення текстурних ознак можна розділити на чотири категорії: статистичні методи, методи обробки сигналів, методи структурного аналізу та методи моделювання.
Текстура є функція, яка використовується для поділу зображень на цікаві області та класифікації цих областей. • Текстура надає інформацію про просторове розташування кольорів або інтенсивності зображення. • Текстура характеризується просторовим розподілом рівнів інтенсивності в сусідстві.
Загальні методи вилучення ознак
- Автокодери: автокодери можуть ідентифікувати ключові характеристики даних. …
- Аналіз основних компонентів (PCA): цей метод вилучення ознак зменшує розмірність великих наборів даних, зберігаючи при цьому максимальну кількість інформації.