Аналіз правил комбінування, заснованих на усередненні основних призначень ймовірностей та правило комбінування Сметса
DOI:
https://doi.org/10.36023/ujrs.2019.23.158Ключові слова:
гіперспектральне космічне зображення, теорія свідчень, класифікування зображень, правила комбінуванняАнотація
Процес розв’язку різноманітних практичних та екологічних задач із використанням гіперспектральних космічних зображень зазвичай містить процедуру класифікування. Класифікування є однією із найбільш складних та важливих процедур. В даній роботі розглянуто та проаналізовано декілька методів класифікування зображень. Дані методи засновані на теорії свідчень (Beynon et al., 2000). Теорія свідчень може моделювати невизначеність та обробляти неточну та неповну інформацію. В даній статті були розглянуті такі правила комбінування: правило комбінування, засноване на усередненні основних призначень ймовірностей, правило x-згортаючогося усереднення (с-усереднення) та правило комбінування Сметса. Було показано, що дані методи можуть обробляти дані, отримані із різних джерел чи спектральних каналів, які надають гіпотезам різні оцінки. Було зазначено, що мета об’єднання інформації — це спрощення даних, які надходять із різних джерел чи спектральних каналів. Було показано, що правило Сметса — ненормований варіант правила Демпстера, яке застосовується у моделі довіри Сметса. Воно також обробляє неточні та неповні дані. Правило комбінування Сметса надає трішки інше формулювання теорії Демпстера-Шейфера. Також у даній статті було розглянуто правило комбінування, засноване на усередненні основних призначень ймовірностей. Це операція усереднення, що використовується для розподілів ймовірностей. Дане правило використовує базові маси, отримані із різних джерел (спектральних каналів) та коефіцієнти, що характеризують надійність джерел. Правило x-згортаючогося усереднення (с-усереднення) також було розглянуто у даній статті. Це правило комбінування є узагальненням усереднення для скалярних величин. Дане правило – комутативне, але не асоціативне. Наголошувалося на тому, що правило x-згортаючогося усереднення (с-усереднення) може містити довільне число базових мас. Також було розглянуто приклади із застосованням наведених правил комбінування. Правило комбінування, засноване на усередненні основних призначень ймовірностей, правило x-згортаючогося усереднення (с-усереднення) та правило комбінування Сметса можуть бути застосовані при аналізі гіперспектральних космічних зображень, при пошуку корисних копалин та нафти, вирішенні різноманітних екологічних та тематичних завдань (Gong, 1996; Lein, 2003).
Посилання
Alpert, М. І., Alpert, S. І. (2019). A new approach to the application of Jaccard coefficient and Cosine similarity in Hyperspectral Image Classification. XVIII-th International Conference on Geoinformatics — Theoretical and Applied Aspects. 1–5, Kiev.
Beynon, M. J., Curry, B., Morgan, P. (2000). The Dempster-Shafer theory of evidence: an alternative approach to multicriteria decision modeling. Omega: Int. Journal of Management Science, 28 (1), 37–50. https://doi.org/10.1016/s0305-0483(99)00033-x
Chang, C. I. (2013). Hyperspectral Data Processing: Algorithm Design and Analysis. Hoboken, NJ: John Willey & Sons.
Ferson, S., Kreinovich, V. (2002). Representation, Propagation, and Aggregation of Uncertainty. SAND Report.
Gong, P. (1996). Integrated Analysis of Spatial Data from Multiple Sources: Using Evidential Reasoning and Artificial Neural Network Techniques for Geological Mapping. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62 (5), 513–523.
Lein, J. K. (2003). Applying evidential reasoning methods to agricultural land cover classification. Int. Journal of Remote Sensing, 24 (21), 4161–4180. https://doi.org/10.1080/0143116031000095916
McCoy, R. M. (2005). Fields Methods in Remote Sensing, 150–160, New York: Guilford Press.
Mertikas, P., Zervakis, M.E. (2001). Exemplifying the Theory of Evidence in Remote Sensing Image Classification. Int. Journal of Remote Sensing, 22 (6), 1081–1095.
Popov, M., Alpert, S., Podorvan, V., Topolnytskyi, M., Mieshkov, S. (2015). Method of Hyperspectral Satellite Image Classification under Contaminated Training Samples Based on Dempster-Shafer’s Paradigm. Central European Researchers Journal, 1 (1), 86–97.
Shafer, G. (1990). Perspectives in the theory and practice of belief functions. Int. J. Approx. Reasoning, 4, 323–362.
Smarandache, F. (2006). An In-Depth Look at Information Fusion Rules and the Unification of Fusion Theories.The University of New Mexico 200 College Road Gallup, NM 87301, USA. Retrieved from: smarand@unm.edu www.gallup.unm.edu/~smarandache/DSmT.htm
Smets, P. (1992). The transferable belief model and random sets. Int. J. Intell. Syst, 7, 37–46. https://doi.org/10.1002/int.4550070106
Smets, P. (1993). Belief functions: the disjunctive rule of combination and the generalized Bayesian theorem. Int. J. Approximate Reasoning, 9, 1–35. https://doi.org/10.1016/0888-613x(93)90005-x
Smets, P., Henrion, M., Shachter, R. D., Kanal, L.N., Lemmer, J. F. (1990). Constructing the pignistic probability function in a context of uncertainty. Uncertainty in Artificial Intelligence. North Holland, Amsterdam, 5, 29–40. https://doi.org/10.1016/b978-0-444-88738-2.50010-5
Yager, R. (1987). On the Dempster-Shafer Framework and New Combination Rules. Information Sciences, 41, 93–137. https://doi.org/10.1016/0020-0255(87)90007-7
Zhang, L., Yager, R. R., Kacprzyk, J., Fedrizzi, M. (1994). Representation, independence, and combination of evidence in the Dempster-Shafer theory. Advances in the Dempster-Shafer Theory of Evidence, 51–69, New York: John Wiley and Sons. Inc.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ліцензійні умови: автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації на твір, одночасно ліцензований за міжнародною ліцензією Creative Commons Attribution License International CC-BY, що дозволяє іншим поділитися твором з підтвердженням авторства твору та первинною публікацією в цьому журналі.
Автори, направляючи рукопис у редакцію «Українського журналу дистанційного зондування Землі», погоджуються з тим, що редакції передаються права на захист і використання рукопису (переданого до редакції журналу матеріалу, в т. ч. такі об’єкти авторського права як фотографії автора, рисунки, схеми, таблиці тощо), в тому числі на відтворення у пресі та мережі Інтернет, на поширення, на переклад рукопису на будь-які мови, експорту та імпорту примірників журналу зі статтею авторів з метою розповсюдження, на доведення до загального відома. Зазначені вище права автори передають редакції без обмеження терміну і на території всіх країн світу без обмеження в т. ч. на території України.
Автори гарантують наявність у них виняткових прав на використання переданого редакції матеріалу. Редакція не несе відповідальності перед третіми особами за порушення даних авторами гарантій. За Авторами залишається право використання їх опублікованого матеріалу, його фрагментів і частин в особистих, у тому числи наукових і освітянських цілях. Права на рукопис вважаються переданими Авторами редакції з моменту підписання до друку випуску журналу, в якому він публікується. Передрук матеріалів, опублікованих у журналі, іншими фізичними та юридичними особами можливий тільки зі згоди редакції, з обов’язковим зазначенням випуску журналу, в якому було опубліковано матеріал.
