Algartam Géiniteach Dhá Chéim Bhunaithe Ensemble Do Aicmiú Clúdaigh Talún

Teibí—Is uirlisí éifeachtacha iad léarscáileanna cruinnúsáide talún agus clúdaigh talún (LULC) chun pleanáil uirbeach fhónta agus talmhaíocht bheacht a bhaint amach. Mar theicneolaíocht optamaithe cliste, cuireadh algartam géiniteach (GA) i bhfeidhm go rathúil ar thascanna éagsúla aicmithe íomhá le blianta beaga anuas. Mar sin féin, tá dúshláin os comhair GA simplí, mar ríomh casta, díolúine lag torainn, agus cóineasú mall. Molann an taighde seo prótacal ensemble dhá chéim le haghaidh aicmiú LULC ag baint úsáide as samhail GA bunaithe ar scála liath. Úsáideann an chéad chreat ensemble doiléir c-modhanna chun picteilíní a rangú ina measc siúd atá deacair le cnuasach agus iad siúd atá éasca le cnuasach, rud a chabhraíonn le laghdú a dhéanamh ar an spás cuardaigh don ríomhaireacht éabhlóideach. Úsáideann an dara creat ensemble fuinneoga comharsanachta mar fhaisnéis heuristic chun feidhm oibiachtúil agus dóchúlacht sóchán an GA a mhodhnú go hoiriúnaitheach, rud a thugann buntáistí luachmhara d’idirdhealú agus do chinneadh GA. Sa staidéar seo, úsáidtear trí réimse taighde i Dangyang, an tSín, chun éifeachtacht an mhodha atá beartaithe a bhailíochtú. Léiríonn na turgnaimh gur féidir leis an modh atá beartaithe sonraí an íomhá a choinneáil go héifeachtach, torann a shrianadh, agus cóineasú algartam tapa a bhaint amach. I gcomparáid leis na modhanna tagartha, is é 88.72% an cruinneas foriomlán is fearr a fhaigheann an algartam atá beartaithe. Téarmaí Innéacs - Algartam géiniteach (GA), úsáid talún agus clúdach talún (LULC), fuinneog chomharsanachta, aicmiú íomhánna cianbhraite, ensemble dhá chéim.

cistanche tubulosa-feabhas a chur ar chóras imdhíonachta

I. RÉAMHRÁ

L AGUS tá ról ríthábhachtach ag úsáid agus clúdach talún (LULC) i ngnéithe éagsúla, lena n-áirítear éiceachóras, agus pleanáil uirbeach, Lámhscríbhinn a fuarthas 18 Aibreán 2022; athbhreithnithe 2 Meán Fómhair 2022; glacadh leis an 16 Samhain 2022. Dáta foilsithe 30 Samhain 2022; dáta an leagan reatha 15 Nollaig 2022. Thacaigh Fondúireacht Náisiúnta Eolaíochta Nádúrtha na Síne go páirteach leis an obair seo faoi Dheontas 62201438, Deontas 61772397, agus Deontas 12005159, go páirteach ag Eochair Speisialta Nuálaíochta Eolaíochta agus Teicneolaíochta Foraoiseachta Shaanxi faoi Dheontas SXLK{{ 13}}, go páirteach ag Clár Taighde Bunúsach Eolaíochta Nádúrtha Shaanxi faoi Dheontas 2021JC-23, agus go páirteach ag Tionscadal Eolaíochta, Teicneolaíochta agus Forbartha Bhiúró Eolaíochta agus Teicneolaíochta Yulin faoi Dheontas CXY-2020-094. (Chuir Yang Cao agus Wei Feng go cothrom leis an saothar seo.) (Údair chomhfhreagracha: Wei Feng; agus Yinghui Quan.) Tá Yang Cao, Wei Feng, Yinghui Quan, Yijia Song, agus Aifeng Ren leis an Roinn Eolaíochta agus Teicneolaíochta Cianbhrait , Scoil na hInnealtóireachta Leictreonaí, Ollscoil Xidian, Xi'an 710071, an tSín (r-phost: ycao6@stu.xidian.edu.cn; wfeng@xidian.edu.cn; yhquan@mail.xidian.edu.cn; yijia_son@ 163.com; afren@mail.xidian.edu.cn). Tá Wenxing Bao le Scoil na Ríomheolaíochta agus na hInnealtóireachta, Ollscoil Minzu Thuaidh, Yinchuan 750021, an tSín (r-phost: baowenxing@nun.edu.cn). Tá Gabriel Dauphin leis an tSaotharlann um Phróiseáil agus Tarchur Faisnéise, Institut Galilée, Ollscoil Páras XIII, 93430 Villetaneuse, an Fhrainc (r-phost: gabriel.dauphin@univ-paris13.fr). Tá Mengdao Xing in éineacht leis an Acadamh Ard-Taighde Idirdhisciplíneach, Ollscoil Xidian, Xi'an 710071, an tSín (r-phost: xmd@xidian.edu.cn). Aitheantóir Oibiachta Digiteach 10.1109/JSTARS.2022.3225665 agus an geilleagar sóisialta, a bhfuil tábhacht as cuimse ag baint leis i gcóras na Cruinne [1], [2], [3], [4]. Tá staidéir allamuigh, atá ag brath ar léirmhíniú láimhe, ina mbealaí ama agus dian ar shaothar nach féidir leo an stádas úsáide talún a rangú in am [5], [6], [7]. Os a choinne sin, cuireann dul chun cinn le déanaí i dteicneolaíocht satailíte acmhainn iontach ar fáil chun idirdhealú cruinn a dhéanamh idir tréithe éagsúla gnéithe talún agus cruthaítear go tapa léarscáileanna LULC den limistéar mór [8], [9], [10]. Tá an t-aicmiú íomhá braite iargúlta roinnte go garbh i gcur chuige faoi mhaoirseacht agus gan mhaoirseacht [11], [12], [13], [14]. Braitheann feidhmíocht níos fearr na n-aicmitheoirí faoi mhaoirseacht go mór ar na sonraí lipéadaithe ardchostais, rud atá deacair a fháil [15]. Faigheann aicmitheoirí gan mhaoirseacht dáileadh sonraí tríd an íomhá a roinnt ina ngrúpaí picteilín a bhfuil tréithe comhchosúla acu, mar shampla K-modhanna [16], ISODATA [17], agus c-modhanna doiléir (FCM) [18], ar baineadh úsáid rathúil astu sa Fearann ​​​​aicmiú LULC. Mar shampla, Dang et al. [19] mhol an il-eithne cnuasach FCManna comhoibríoch le teicníc gránú sár-phicteilín ualaithe, lenar féidir na cuspóirí a mheastar a bhaineann le haicmiú clúdach talún a laghdú ó líon mór picteilín go dtí cúpla céad sár-phicteilín de na rudaí a mheastar. Maolaigh Paradis an toimhde maidir le hathraitheas aonchineálach san algartam caighdeánach k-modhanna agus chuir sé modh aicmithe clúdach talún úrscéal i láthair ar a dtugtar k-modhanna probabilistic (P-Kmeans) [20], feidhmíonn an modh seo go maith ar shonraí ilspeictreacha torainn agus tá feabhas suntasach aige ar an cruinneas foriomlán (OA) i gcomparáid leis na modhanna k-simplí. Ar an drochuair, ní mheasann réamh-mheastacháin na n-aicmitheoirí seo ach gnéithe speictiúla agus déanann neamhaird ar a gcomhghaolú spásúlachta, rud a fhágann go bhfuil droch-stóinseacht ann. Fuarthas amach go bhfeabhsaítear imdhíonacht torainn algartam leis an gcomhléiriú gné spásúil-speictreach agus go laghdaítear earráidí aicmithe i go leor samhlacha aicmithe atá ann cheana [21], go háirithe algartaim cnuasaithe doiléir [22], [23], [24]. Úsáideann FLICM [25] tomhais cosúlachta spáis doiléir agus liathscála chun sonraí íomhá a choinneáil níos fearr agus neamhíogaireacht torainn a chinntiú. Tá Zhang et al. [26] feabhsaíodh an t-algartam FCM traidisiúnta ag baint úsáide as fachtóirí ualaithe oiriúnaitheacha le haghaidh éifeachtaí picteilín comharsanacha bunaithe ar mhúnla nua spéise spásúlachta picteilín. Lei et al. [27] mhol FRFCM níos simplí agus i bhfad níos tapúla trí oibríocht atógáil moirfeolaíoch agus scagadh ballraíochta áitiúil a thabhairt isteach. Wang et al. Chuir [28] FCM_SICM i láthair le srian déine spásúil oiriúnaitheach agus nascadh ballraíochta, ag laghdú castacht ama feidhm oibiachtúil ó O(n4). Mar sin féin, tá dúshláin fós ag baint le halgartaim feabhsaithe FCM maidir le trasnaíocht torainn a laghdú.

Buntáistí cistanche tubulosa- an córas imdhíonachta a neartú

Tá sé léirithe gur féidir an fhadhb aicmithe talún a dhianscaoileadh i tascanna éagsúla aicmithe dénártha [29]. Dá bhrí sin, meastar gur fadhb leas iomlán a bhaint comhcheangailte é rangú optamach a aimsiú. Le deich mbliana anuas, tá dul chun cinn suntasach sa taighde ar aicmiú úsáid talún bunaithe ar ríomh éabhlóideach [30], [31]. Mar shampla, Yang et al. thíolaic sé teicníc bunaithe ar bharrfheabhsú swarm cáithníní (PSO) agus dhear sé feidhm chritéir chun an clúdach talún a shainaithint [32]. Sarkar et al. [33] úsáid an eantrópachta uasta Rènyi (MRE) chun cur chuige a fhorbairt maidir le haicmiú gan mhaoirseacht ar chlúdach talún bunaithe ar éabhlóid difreálach (DE), a fheidhmíonn go maith ar dhá shonraí íomhá hipearspeictreach a úsáidtear go forleathan. Déanann halgartaim ghéiniteacha (GAnna), halgartaim éifeachtacha optamaithe domhanda, aithris ar mheicníochtaí géiniteacha bitheolaíocha sa phróiseas roghnúcháin nádúrtha chun réiteach optamach domhanda a chinneadh [34], [35], [36], [37]. Éilíonn an caighdeán GA oibríocht ionchódaithe dhénártha chun tuaslagán iarrthóra a léiriú i bhfoirm teaghrán [38], [39], [40]. I ngach atriall, roghnaíonn an t-oibreoir crossover go randamach dhá réitigh iarrthóra (ie, tuismitheoirí) agus malartaíonn sé cuid dá gcuid faisnéise chun réitigh nua a chruthú (ie, sliocht), rud a chuireann le cumas taiscéalaíochta an daonra [41]. Cosúil le sóchán géine sa nádúr, cuirtear an t-oibreoir sóchán i bhfeidhm ar an GA chun cuid den fhaisnéis a athrú sna réitigh sliocht agus feabhas a chur ar inchuardaitheacht áitiúil [42]. Roghnaíonn an t-oibreoir roghnúcháin na réitigh iarrthóra bunaithe ar oiriúnacht gach ball den daonra - ag coinneáil sleachta níos fearr agus ag fáil réidh le drochshleachta. Cuireann an mheicníocht seo, ar a seal, leis an gcothromaíocht idir saothrú agus taiscéalaíocht [43]. De réir na n-oibreoirí géiniteacha thuasluaite, cuirtear na daoine aonair seo le chéile chun glúin nua de ghrúpaí réitigh iarrthóra a tháirgeadh, agus déantar an próiseas arís agus arís eile go dtí go mbeidh roinnt innéacs cóineasaithe sásta. Faigheann agus carnann GA eolas faoin treo cuardaigh le linn an phróisis chuardaigh agus, dá bhrí sin, rialaíonn sé go huathoibríoch an treo cuardaigh chun an réiteach is fearr a ghiniúint [44], a cuireadh i bhfeidhm go rathúil ar aicmiú íomhá cianbhraite agus a bhfuil torthaí maithe bainte amach aige. Tháinig go leor GA feabhsaithe chun cinn le blianta beaga anuas [45]. Mar sin féin, tá saincheisteanna fós gan réiteach. 1) ríomhaireachtaí fairsinge. Tagann meath ar chóineasú GA nuair a éiríonn an tacar sonraí níos mó. 2) Is gnách go mbíonn droch-fheidhmíocht antinois GA simplí ag díriú ar ghnéithe speictreach íogair do fhuaimeanna san íomhá. 3) Cóineasú roimh am. Tá cumas cuardaigh teoranta ag GA don spás nua agus tá seans ann go dtitfidh sé isteach sa bharrfheabhsú áitiúil. Toisc go bhfuil ilchineálacht tréithrithe ag na sonraí a bhraitheann go cianda, dírímid ar aicmitheoirí ensemble, rud a chuireann béim ar chomhlántacht i measc na ngnéithe aicmithe éagsúla [46], [47], [48]. Is é an smaoineamh ríthábhachtach a bhaineann le straitéis ensemble ná tuartha ó rialacha éagsúla aicmithe a chumasc agus a chomhcheangal [49], [50]. Sa staidéar ar [51], moltar samhail aicmithe ensemble an-chruinn chun léarscáileanna aicmithe iomadúla neamhspleácha a sholáthar de réir tuairisceoirí éagsúla gné. Léiríonn staidéar [52] gur féidir leis an gcreat ensemble atá comhdhéanta de mheicníocht vótála dhá chéim torann na sonraí íomhá bunaidh a shochtadh agus aicmiú oighir farraige a bheachtú go pointe áirithe.

forlíonadh cistanche sochair-díolúine a mhéadú

Cliceáil anseo chun táirgí Cistanche Feabhsú Díolúine a fheiceáil

【Iarr tuilleadh】 Ríomhphost:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

San Airteagal seo, moltar samhail feabhsaithe GA dhá chéim bunaithe ar straitéis ensemble (TE-nGA) le haghaidh aicmiú clúdach talún ar íomhánna ilspeictreacha. Maidir le heasnaimh GA, is é ár réiteach ná straitéis ensemble agus fuinneoga spásúla a úsáid ar bharr GA clasaiceach chun feabhas a chur ar fheidhmíocht antinoise, cruinneas aicmithe, agus luas cóineasaithe. Seo a leanas príomhranníocaíochtaí an ailt seo. 1) Úsáidtear an algartam FCM chun picteilíní a rangú ina measc siúd atá deacair a bhraisliú agus iad siúd atá éasca le cnuasach, rud a chúngaíonn an chastacht ríomhaireachtúil. 2) Moltar GA bunaithe ar scála liath-spásúil trí fhuinneog na comharsanachta spásúlachta a bhreithniú i ndéanamh paraiméadar heoraíoch chun cóineasú roimh am agus íogaireacht torainn a chosc. 3) Úsáidtear creat ensemble dhá chéim nua le meicníocht aicmithe ilbhanda chun éagobhsaíocht an réitigh agus earráidí aicmithe a laghdú.

II. MODH AICMITHE BEARTAITHE

Taispeántar sreabhchairt an algartaim bheartaithe i bhFíor 1. Agus is éard atá san algartam go príomha na trí chéim seo a leanas: dínádúrú íomhánna, deacair na picteilíní a bhraisliú ag baint úsáide as straitéis vótála, agus athrangú trí GA feabhsaithe bunaithe ar mhúnla ensemble agus spásúlacht speictreach comhleá. Tabhair faoi deara, gurb iad an dara agus an tríú céim na codanna ríthábhachtacha den algartam atá beartaithe. Tá an modh molta leagtha amach in Algartam 1.

A. Íomhá Denoising

Chun déantáin íomhá a sheachaint ó thorann braiteora íomhá a chuireann isteach ar cháilíocht an radhairc, is éard atá san algartam den chéad uair ná blocmheaitseáil agus 3-scagadh D, ar algartam dínise a bhfuil tóir air agus éifeachtach atá ann cheana [53]. Roghnaítear saintréithe an scagtha seo bunaithe ar an bhfaisnéis ghinearálta seo, is malairt é idir an torann atá fágtha san íomhá cheartaithe a laghdú agus na hathruithe déine a chaomhnú i measc picteilíní comharsanacha a bhaineann le braislí éagsúla. Tá sé cruthaithe go sáraíonn an algartam halgartaim scagtha eile chun cáilíocht íomhá a fheabhsú.

B. An Chéad Chéim Ensemble – Picteilín a Fháil Deacair a Bhraisle

Taispeánann an blocléaráid ar thaobh na láimhe clé d'Fhíor 1 íomhá ilspeictreach le tonnfhaid D, ónar féidir íomhánna sain-D a bhaint as méid H × W, a luaitear mar I1, I2,..., ID. An chéad chéim, deighiltí picteilíni idir iad siúd atá deacair a bhraisle agus iad siúd atá éasca a bhraisle sa mhéid is go bhfuil ar a laghad le haghaidh íomhá speictreach amháin, is dócha go mbeidh a mballraíocht. Mar sin, tá an cnuasach FCManna á chur i bhfeidhm ar leithligh ar gach íomhá speictreach chun picteilíní a rangú i gcatagóirí N, áit a socraítear N roimh ré trí léirmhíniú amhairc. Táirgeann sé do gach picteilín, gach tonnfhad, agus gach ballraíocht braisle.

Fíor 1. Sreabhchairt aicmithe LULC bunaithe ar an modh atá beartaithe.

áit arb é Id(i, j) déine na picteilín (i, j) ag an dth tonnfhad, is é un d (i, j) an bhallraíocht don nú braisle den picteilín (i, j) ag an dth tonnfhad, 1 Níos lú ná nó cothrom le d Níos lú ná nó cothrom le D, 1 Níos lú ná nó cothrom le n Níos lú ná nó cothrom le N. Maidir leis an dth tonnfhad, marcáiltear gach picteilín le lipéad catagóir cd(i, j), mar

bunaithe ar an mballraíocht, rangaítear picteilíní mar Ke cnuasaithe go héasca agus deacair Kd a bhraisliú. Is paraiméadar é an tairseach τ a úsáidtear chun a chinntiú go bhfuil leibhéal ard ballraíochta ag na picteilíní (i, j) ∈ Ke a mheastar a bheith éasca le cnuasach leis an lárionad braisle ábhartha. Sa (N + 1)ú braisle tá na picteilíní a mheastar a bheith deacair le cnuasach agus a bhfuil Kd sainchomhartha orthu. Is féidir le cineálacha cur chuige atá bunaithe ar an vótáil coinbhleachtaí a réiteach idir cinntí éagsúla arna nginiúint ag rialacha iolracha aicmithe. Dá réir sin, déantar torthaí aicmithe gach tonnfhad a fhaigheann FCM a chomhtháthú i léarscáil aicmithe ensemble C, bunaithe ar phrionsabal vótála an tromlaigh. Déantar an lipéad picteilín i C a athmhapáil go dtí suíomh comhfhreagrach na híomhá ilspeictreacha scagtha, agus faightear na léarscáileanna athrangaithe deiridh, arna shonrú mar I1, I2, . . ., ID, mar an fráma a thaispeántar i lár Fíor 1. Tar éis an t-algartam FCM a chur i bhfeidhm chun na picteilíní a athrangú mar éasca agus deacair a bhraisle, déantar an cheist maidir le hanailís a dhéanamh ar an íomhá bunaidh ar fad, mar sin, a thiontú i rangú an picteilíní deacra.

C. An Dara Céim Ensemble— feabhsaitheGA Ag Cur Picteilíní Comharsanachta i gCuntas

Ar thaobh na láimhe deise den tsreabhchairt, léirítear dhá thasc i bhfráma dar teideal "The Second Round Ensemble": Aicmiú GA bunaithe ar chomhfhachtóir speictreach-spáis agus ensemble cinntí le haghaidh aicmiú ilbhanda. Ós rud é go ndéantar fadhb aicmithe LULC a dhianscaoileadh i dtascanna aicmithe dénártha iolracha, ba cheart dúinn aghaidh a thabhairt ar fho-fhadhbanna sraithe do gach tonnfhad: cibé an mbaineann an picteilín (i, j) ∈ Kd leis an xú catagóir. 1 Níos lú ná nó cothrom le x Níos lú ná nó cothrom le N. Ar deireadh, cuirtear torthaí an chinnidh ar léarscáileanna aicmithe dénártha N go léir le chéile chun léarscáil aicmithe a fháil ina bhfuil N cineálacha clúdaigh talún. I gcás gach fadhb aicmithe dhénártha, cuirtear an GA feabhsaithe speictreach-spás-bhunaithe i bhfeidhm ar na picteilíní atá marcáilte mar an rang (N + 1) chun na lipéid chatagóir débhríoch a bharrfheabhsú tuilleadh, léirithe i bhfráma briste Fíor 1. An Seo a leanas léirmhíniú ar an GA feabhsaithe speictreach-spás-bhunaithe seo. 1) Ionchódú Crómasóim Déthoiseach Dénártha: Le haghaidh aitheantais íomhá, is féidir léarscáileanna dénártha N a bhaint as tascanna aicmithe N. Úsáidtear ionchódú déthoiseach déthoiseach chun airíonna struchtúracha spásúla daoine aonair éabhlóidithe a chothabháil (is ionann duine amháin agus cinneadh féideartha amháin). Is ionann méid na maitrís ionchódaithe agus an íomhá tonnfhaid, is é sin H × W. Chun meastachán a dhéanamh an mbaineann picteilín (i, j) ∈ Kd leis an xú catagóir, 1 Níos lú ná nó cothrom le x Níos lú ná nó cothrom le N, do gach tonnfhad, ionchódaíonn muid picteilíní (i, j) ∈ Ke in aicme x cnuasaithe ag an FCM mar 1 agus neamhchatagóir x mar 0, áit nach ndéantar aon oibríocht bharrfheabhsaithe éabhlóide a thuilleadh. Déantar na pointí sin(i, j) ∈ Kd a ionchódú go randamach mar 0 nó 1. Déanfaidh optamú éabhlóideach arna chur i bhfeidhm in Kd iniúchadh ar gach réiteach féideartha. 2) Feidhm Folláine Bunaithe ar Fhuinneog Comharsanachta: Is é an fheidhm folláine an táscaire is tábhachtaí chun cáilíocht daoine aonair sa daonra a mheas, a bhaineann le roghnú daoine aonair agus le forghníomhú oibreoirí géiniteacha. Tá comhghaol mór idir picteilíní cóngaracha i dtéarmaí liathscála agus uigeachta. Mar thoradh air sin, glactar leis an bhfaisnéis chomhlántach maidir le speictrim agus spás chun feidhm ilchodach folláine a fhorbairt, a sholáthraíonn smaoineamh nua chun díolúine torainn algartam a fheabhsú. Don nú tasc cnuasaithe ag an dth tonnfhad, cuir i gcás gurb é P líon na ndaoine aonair sa daonra, is é CIp,n,d an cosán daoine aonair, 1 Níos lú ná nó cothrom le p Níos lú ná nó cothrom le P, 1 Níos lú ná nó cothrom go n Níos lú ná nó cothrom le N, 1 Níos lú ná nó cothrom le d Níos lú ná nó cothrom le D. Is í an fhoirmle (3) feidhm folláine CIp,n,d agus Folláine=1 OF, OF a ríomh.

áit a léiríonn r ∈ {{{0}}, 1}, Rr na picteilíní atá ionchódaithe mar 0 nó 1, agus léirítear a staitisticí cainníochta mar Nr. Ríomhtar an rth lárionad braisle vr trí mheán picteilín na bpointí uile a bhaineann le Rr. Is é I d(i, j) déine na picteilíní (i, j) ag an dth tonnfhad tar éis an t-algartam cnuasaithe FCM a chur i bhfeidhm. Sa fheidhm chomharsanachta Wr(i, j), glactar leis go bhfuil buaiteanna comharsanachta cearnógach, agus gur slánuimhreacha corracha iad fad a dtaoibh s. Seasann N(i, j, s) don fhuinneog chomharsanachta s × s ag suíomh innéacsaithe (i, j). Seasann nt(i, j, s) do dhéine an tth picteilín sa chomharsanacht N(i, j, s). Is é utr(i, j, s) céim bhallraíochta an tú picteilín in N(i, j, s) a bhaineann leis an rth braisle. Léiríonn lt(i, j, s) an fad spásúil idir an tú picteilín comharsanachta agus an lárphointe (i, j). Is é L an meáchan fad spásúil idir an lárphointe agus na picteilíní comharsanachta. 3) Oibreoir Sóchán ag Úsáid Faisnéise Comharsanachta: Tá glúnta nua á nginiúint go atriallach trí roghnú aonair, trasnú aonfhoirmeach, agus sóchán géiniteach, mar a léirítear i bhfráma briste Fíor 1. Úsáideann an chuid is mó de na GAanna dóchúlacht sóchán domhanda chun an modhnú lipéad a chur i bhfeidhm go randamach. picteilíní roghnaithe a bhfuil an dóchúlacht chéanna acu, rud a mhoillíonn go dofheicthe ráta coinbhéirseachta GA. Mar an t-oibreoir teicniúil chriticiúil, cruthaítear dóchúlacht feabhsaithe heoraíoch sóchán, i gcomhcheangal le faisnéis chomharsanachta, chun an dóchúlacht sóchán cuí do gach géin a ríomh go huathoibríoch. Sainmhíníonn na foirmlí seo a leanas an dóchúlacht núíosach sóchán seo:

don lárphicteilín (i, j), seasann uht(i, j, s) an chéim bhallraíochta den phointe comharsanachta Nt(i, j, s) a bhaineann leis an lárionad cnuasaithe vh, h ∈ {{{{0} }, 1}. Dá bhrí sin, cuirtear an dóchúlacht sóchán oiriúnaitheach Pm(i, j) den CIp,n,d indibhidiúil in iúl mar fhoirmle 8, áit arb é P0 an dóchúlacht bhunúsach sóchán, chomh maith leis an dóchúlacht sóchán domhanda i GA clasaiceach; Seasann σ, easpónant S, do mheáchan tionchair na faisnéise comharsanachta ar dhóchúlacht sóchán an phicteilín láir. Is é CIp,n,d(i, j) ionchódú dénártha an chosáin aonair, don nú tasc cnuasaithe ag fad an dth tonn. Léiríonn lt(i, j, s) an fad spáis idir an lárphicteilín(i, j) agus an tú picteilín in N(i, j, s). Cuirtear an lipéad Nt(i, j, s) in iúl mar Ct, má tá u1t níos mó ná u0t, ansin Ct=1; eile ciallmhar, Ct=0. Ag cur san áireamh na fuinneoga comharsanachta éagsúla, nuair a s=3, is féidir a ríomh go bhfuil S ∈ [0, 4+2√2]; nuair a s=5, S ∈ [0, 6+3√2+1.6 √5]. Tríd an meicníocht thuasluaite, is féidir le pointí (i, j) ∈ Kd dóchúlachtaí sóchán cuí a fháil go hoiriúnaitheach bunaithe ar chatagóir na bpicteilín comharsanachta. Nuair a bhíonn an lipéad measta CIp,n,d(i, j) ag teacht leis an gcuid is mó de na catagóirí picteilíní mórthimpeall, tá dóchúlacht beag sóchán ag teastáil chun an aonchineálacht réigiúnach bhunaidh a choinneáil. Seachas sin, méadaíonn an dóchúlacht sóchán go mbíonn claonadh ag CIp,n,d(i,j) chuig formhór na gcatagóirí sa chomharsanacht N(i, j, s). De réir na n-oibreoirí géiniteacha thuasluaite, tá sliocht nua á nginiúint go atriallach. Aschuirtear an duine aonair is airde aclaíochta nuair nach sásaítear an coinníoll atriallta, mar a léirítear i gcéimeanna 10–16 d’Algartam 1. Tabhair faoi deara riail aicmithe neamhghnách a bhaineann leis an modh molta seo i dtéarmaí rangú LULC. Ní dhéanann an GA speictreach-spás-bhunaithe atá beartaithe ach aicmiú dénártha ar gach íomhá fad toinne. Mar sin, nuair a bhíonn idirdhealú déanta ar gach cineál úsáide talún N agus N íomhánna dénártha, comhcheanglaítear na torthaí aicmithe isteach i léarscáil iomlán rangaithe. I dtéarmaí simplí, baineann picteilín(i, j) leis an gcatagóir a mharcálann mar 1 air sa léarscáil dhénártha aicmithe. Nuair a mharcálann dhá léarscáil dhénártha nó níos mó an picteilín mar 1, aicmítear an picteilín mar an ceann a bhfuil an luach folláine níos mó aige, mar a thaispeántar i bhFíor 2 agus i gcéim 19 d'Algartam 1.

Algartam 1: Nós Imeachta an tSamhail Ensemble Dhá Chéim Beartaithe.

Fíor 2. Teaglaim de cheithre léarscáil dhénártha torthaí aicmithe.

Ar deireadh, cuirtear an dara samhail ensemble i bhfeidhm ar na léarscáileanna aicmithe D, agus é mar aidhm léarscáileanna aicmithe ó gach tonnfhad a chumasc isteach sa léarscáil deiridh LULC. Is iad seo a leanas rialacha an ensemble: abair go bhfuil léarscáileanna aicmithe nk ann ina n-aicmítear na picteilíní (i, j) mar an rang kth, agus an chatagóir deiridh CI(i, j)=k, más rud é nk > nx, áit x ∈ {1, 2,..., N}, x=k, N i=1 ni=D. Tabhair faoi deara go mbainimid an t-aicmiú go roghnach sa chreat comhtháthaithe i gcónaí torthaí sa bhanda NIR toisc go mbíonn a thorthaí aicmithe dochreidte go minic.

III. TORTHAÍ Turgnamhach

A. Réamhrá le Sonraí

Úsáidtear trí thacar sonraí d’íomhánna cianbhraiteacha a fuair an satailíte Beijing 2 chun cruinneas agus éifeachtacht an algartam atá beartaithe a fhíorú. Is réaltbhuíon satailíte cianbhraite tráchtála sibhialta (DMC3) í Beijing-2 ina bhfuil trí shatailít ardtaifigh. Seoladh é ar 11 Iúil, 2015, ón India agus a sheachadadh chuig grianshioncrónach 651 km. Soláthraíonn córas réaltbhuíon Beijing-2 thart ar 24 km ar leithead, 0.8m taifeach panchromatic, agus 3.2 m íomhánna ilspeictreacha taifeach gorm, glas, dearg agus gar-infridhearg i bhfithis, ar féidir leo sonraí satailíte cianbhraite agus táirgí faisnéise spáis a sholáthar. le clúdach domhanda agus réiteach spásúil agus ama den scoth, in ann cuairt a thabhairt arís ar shuíomh ar bith ar domhan ar feadh lá nó dhó. Fuarthas íomhánna turgnamhacha i 2018. Tá an láithreán tástála trí chuid éagsúla de Chathair Dangyang, Cúige Hubei, an tSín. San Airteagal seo, ní mheastar ach íomhánna ilspeicteacha. Rinneamar ceartúchán atmaisféarach ar na sonraí íomhá seo trí ENVI(5.3). Geimhreadh subarctach atá sa mhúnla atmaisféarach agus is samhail tuaithe é an tsamhail aerasóil. Ina theannta sin, is é 2-banda (KT) an t-aisghabháil aerasóil a roghnaigh muid. Socraíodh na paraiméadair eile de réir réamhshocraithe. Déantar na híomhánna go léir a réamhphróiseáil trí chomhchlárú. Ina theannta sin, tá rangú lipéadaithe cheana féin tugtha dúinn ar na híomhánna go léir sna ceithre nó cúig rang. Tá sé seo bunaithe ar iniúchadh amhairc uileghabhálach trí bhreathnú ar an íomhá bhunaidh agus taifeadta ar léarscáil gheo-thagartha mar fhírinneacht na talún.

cistanche tubulosa-feabhas a chur ar chóras imdhíonachta

B. Cumraíocht Paraiméadar

Sa turgnamh seo, is é an tairseach τ de FCM ná 0.8, socraítear méid an daonra go 40, an dóchúlacht crossover Pc=0.8, an dóchúlacht sóchán bonn P0=0.001 , is é an t-easpónant σ ná 2, socraítear méid na fuinneoige comharsanachta ag 3 picteilín, agus é mar aidhm sonraí íomhá a choinneáil agus am próiseála ríomhaire agus treo an chóineasaithe a bharrfheabhsú. Tá gá le naoi gcur chuige maidir le haicmiú clúdach talún atá ann cheana chun éifeachtacht an mhodha atá beartaithe a fhíorú, lena n-áirítear FCM, ENFCM[22], FGFCM[23], FLICM[25], ADFLICM[26], FRFCM[27], FCM{{14} }SICM [28], MRE-DE [33], agus P-Keans [20]. Tá socruithe na bparaiméadar comhionann leis an mbunlitríocht, nach luaitear anseo arís iad. Ina theannta sin, tá an méid céanna paraiméadar daonra H agus dóchúlacht crossover Pc ag GA simplí mar an algartam molta san Airteagal seo, an dóchúlacht sóchán Pm=0.01, ach gan faisnéis comharsanachta, is féidir leis an léitheoir a thuiscint go bhfuil an méid fhuinneog comharsanachta 1. Go háirithe, coinníonn NGA an t-oibreoir géiniteach ag baint úsáide as faisnéis chomharsanachta ach scriosann sé an oibríocht ensemble atá in TE-nGA.

C. Torthaí Aicmithe

Figí. Taispeánann 3–5 torthaí aicmithe LULC i léarscáileanna daite a fhreagraíonn do na múnlaí éagsúla nuair a dhéantar tástáil orthu ar gach tacar sonraí. Ós rud é go bhfuil cineálacha éagsúla úsáide talún sna trí íomhá a bhraitheann go cianda, níl ionadaíocht dath na cairte aicmithe aonfhoirmeach. De réir na dtorthaí aicmithe seo, ar feadh trí fhigiúr, tá na léarscáileanna datha a fhaightear leis an modh molta níos soiléire agus níos réidh. Léiríonn Tábla I amanna (am reatha) agus OA bainte amach ag na 12 mhúnla agus nuair a dhéantar tástáil orthu ar réimsí taighde chun feidhmíocht aicmithe a chur i gcomparáid le modhanna éagsúla. Taispeántar na torthaí turgnamhacha is fearr i gcló trom. Is féidir a thabhairt i gcrích gur léirigh an modh molta na torthaí foriomlána is fearr, leis an OA is airde de 88.72% agus líon réasúnta beag picteilín mícheart. I gcás Limistéar 3, nuair a úsáidtear na fuinneoga comharsanachta, méadaítear cruinneas aicmithe LULC 28.35%; Níos tábhachtaí fós, is féidir le TE-nGA an t-am ríomhaireachtúil a laghdú go 9257.56 s, i gcomparáid leis an GA simplí. Tá sé seo toisc gur féidir le hoibreoir sóchán heuristic an TE-nGA an treo cuardaigh a rialú go hoiriúnaitheach chun cóineasú an algartam a luathú, rud a chruthaíonn go bhfuil an modh atá beartaithe níos oiriúnaí do chásanna praiticiúla. Ina theannta sin, tá nGA coibhéiseach le TE-nGA a bhaint as oibríocht ensemble, ionas gur féidir leis an léitheoir a thuiscint nach ritheann an TE-nGA ach ar an íomhá aonbhanda(band1). I gcás Réimse 3, nuair a thugtar isteach creataí ensemble, déantar an cruinneas aicmithe a fheabhsú tuilleadh de 0.72%, rud a léiríonn éifeachtacht na straitéise ensemble.

D. Anailís Paraiméadar

Is é ceann de bhunriachtanacha an mhodha atá beartaithe féachaint ar an bhfaisnéis spásúil chomharsanachta mar fhaisnéis heorastúil chun an fheidhm oibiachtúil agus an dóchúlacht sóchán a mhodhnú go hoiriúnaithe, chun an díolúine torainn agus cruinneas an aicmithe a fheabhsú, chomh maith le luas an chóineasaithe. Mar sin féin, ní chiallaíonn sé go bhfuil an níos mó an méid fuinneoige, is amhlaidh is fearr an éifeacht aicmithe. Maidir le Tábla II, breathnaítear feidhmíocht mhéadaithe nuair a bhíonn faisnéis spásúlachta chomharsanachta á bhreithniú, nuair a mhéadaítear méid na fuinneoige suas go dtí tairseach cuí, agus ansin ag laghdú. Is é an rud go léir go gcuireann samplaí níos faide ar shiúl ón bpicteilín lárnach beagán le rannán chatagóir an picteilín láir agus fiú cuireann siad leis an mí-rangú. De bharr réada ag láithreacha geografacha éagsúla na ndifríochtaí atá ann cheana féin i gile agus uigeacht, is cosúil gurb é an méid fuinneoige optamach ná 5 × 5 do Limistéar 1 agus Limistéar 2, ach 3 × 3 do Limistéar 3. Is féidir an toradh seo a fheiceáil i gcló trom i dTábla II, i.e. a ionadaíonn an cruinneas is fearr agus an t-am cóineasaithe is tapúla. Ina theannta sin, tá sé faighte amach againn gur fachtóirí ríthábhachtacha iad bundhóchúlacht sóchánP0 agus an t-easpónantóir σ a théann i bhfeidhm ar fheidhmíocht aicmithe. Inár staidéar, úsáidtear P0 agus σ éagsúla chun léiriú agus rangú LULC a fhíorú. Tarraingíonn Fíor 6 cuair éagsúlachta OA de réir mar a mhéadaíonn P{{1{0}} agus σ. Tharla sé, i gcás σ seasta, de réir mar a mhéadaíonn P0, go dtiocfaidh méadú ar chruinneas foriomlán an aicmithe ar dtús agus go laghdaítear é ansin. Táthar ag súil leis an toradh seo toisc go mbeidh P0 beag ina chúis leis an gcuardach a bheith teoranta don bhuntreo éabhlóideach agus, mar sin, go dtitfidh sé isteach in optamach áitiúil; os a choinne sin, brisfidh P0 mór an patrún éabhlóideach maith agus scarfaidh sé na torthaí ón réiteach is fearr. Ar an láimh eile, de réir mar a mhéadaíonn σ, tá éifeacht na faisnéise comharsanachta níos suntasaí, agus athraíonn an luach dóchúlachta bunúsacha is fearr de réir a chéile ó ard go híseal. Tá meáchain chomharsanachta oiriúnacha níos fabhraí chun na torthaí rangaithe is fearr a fháil. Inár réimse taighde, is é σ ∈ {2, 3} an t-easpónant is fearr, agus is é an raon P0 is airde ná [10−5, 10−2].

Fíor 3. Torthaí aicmithe Réimse 1. (a) Bunfhírinne. (b) FCM. (c) ENFCM. (d) FGFCM. (e) FLIM. (f) ADFLICM. (g) FRFCM. (h) FCM_SICM. (i) MRE-DE. (j) P-Kmeans. (k) GA. (l) NGA. (m) TE-nGA.

TÁBLA I TORTHAÍ MEASÚNÚ AR OCHT MÉID ÉAGSÚLA AICMITHE I TRÍ RÉIMSE STAIDÉIR

Fíor 4. Torthaí aicmithe Réimse 2. (a) Bunfhírinne. (b) FCM. (c) ENFCM. (d) FGFCM. (e) FLIM. (f) ADFLICM. (g) FRFCM. (h) FCM_SICM. (i) MRE-DE. (j) P-Kmeans. (k) GA. (l) NGA. (m) TE-nGA.

Fíor 5. Torthaí aicmithe Réimse 3. (a) Bunfhírinne. (b) FCM. (c) ENFCM. (d) FGFCM. (e) FLIM. (f) ADFLICM. (g) FRFCM. (h) FCM_SICM. (i) MRE-DE. (j) P-Kmeans. (k) GA. (i) NGA. (m) TE-nGA.

TÁBLA II TORTHAÍ MEASÚNAITHE AN TE-NGA A BHEARTAÍTEAR AG ÚSÁID FUINNEAMH MÉID DIFRIÚLA I TRÍ RÉIMSE STAIDÉIR

Fíor 6. Anailís ar an dóchúlacht bunshóchán P0 agus an t-easpónant σ sa dóchúlacht heuristic mutation.

IV. CONCLÚID

Is é príomh-rannchur an staidéir seo ná straitéis ensemble dhá chéim níos fearr a mholadh agus GA speictreach-spásúil le haghaidh aicmiú LULC ar íomhánna ilspeictreacha. Feidhmíonn an chéad mhúnla ensemble FCM ar íomhánna ilbhanda, ag laghdú tasc aicmithe na n-íomhánna cianbhraite go dtí cinneadh catagóirí picteilíní atá deacair a bhraisliú. Cuimsíonn an dara próiseáil ensemble dhá thasc. Ar an gcéad dul síos, cruthaíodh an GA feabhsaithe a chomhcheanglaíonn faisnéis speictreach agus spásúil chun réitigh nuálaíocha a thairiscint ar phuzail, mar chóineasú mall agus droch-antinóis. Go díreach, baineann an feabhsúchán seo leas as na feidhmeanna folláine núíosacha agus an dóchúlacht sóchán, ag baint úsáide as fuinneog chuí chomharsanachta. Ansin, glactar leis an tsamhail ensemble chun torthaí aicmithe a dhíorthaítear ó íomhánna bannaí iolracha a chomhtháthú, a úsáidtear chun an riosca mí-rangaithe a laghdú. Cruthaíonn na torthaí go bhfuil feidhmíocht aicmithe níos fearr ag an TE-nGA atá beartaithe agus go bhfuil cóineasú níos tapúla aige ná an GA simplí. Sa todhchaí, táimid ag súil le cur i bhfeidhm na teicníochta atá beartaithe a leathnú chuig réimsí eile, mar aicmiú barr, braite sprice, agus aicmiú íomhá hipearspeictreach.

Buntáistí cistanche tubulosa- an córas imdhíonachta a neartú

TAGAIRTÍ

[1] T. Hermosilla, MA Wulder, JC White, agus NC Coops, "Aicmiú clúdach talún i ré na sonraí mór agus oscailte: Cur i bhfeidhm áitiúil agus roghnú sonraí oiliúna a bharrfheabhsú chun torthaí mapála a fheabhsú," Remote Sens. Environ., vol . 268, 2022, Airt. níl. 112780.

[2] P. Helber, B. Bischke, A. Dengel, agus D. Borth, "EuroSAT: Tacar sonraí úrscéal agus tagarmharc foghlama domhain le haghaidh úsáid talún agus aicmiú clúdach talún," IEEE J. Sel. Ábhair Appl. Breathnú ar an Domhan. Remote Sens., imleabhar. 12, uimh. 7, lgh. 2217–2226, Iúil 2019.

[3] C. Li, G. Xian, Q. Zhou, agus BW Pengra, "Modh nua foghlama feineolaíocht uathoibríoch (APL) chun oiliúint a roghnú samplaí ag baint úsáide as tacar sonraí iolracha le haghaidh léarscáiliú clúdach talún am-sraith," Sens cianda. , vol. 266, 2021, Airt. níl. 112670.

[4] S. Ji, D. Wang, agus M. Luo, "Generative sáraíochta líonra-bhunaithe oiriúnú fearainn spás iomlán le haghaidh aicmiú clúdach talún ó íomhánna il-fhoinse braite," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., imleabhar. 59, uimh. 5, lgh. 3816–3828, Bealtaine 2021.

[5] Y. Quan, Y. Tong, W. Feng, G. Dauphin, W. Huang, agus M. Xing, "Modh comhleá íomhá úrscéal na n-íomhánna il-speictreach agus SAR le haghaidh aicmiú clúdach talún," Remote Sens. , vol. 12, uimh. 22, 2020, Airt. níl. 3801.

[6] B. Iqbal agus M. Ali, "Meastachán ar theocht an aeir spásúlachta-ama ó lst bunaithe ar shatailít faoi thimpeallacht leath-arid go dtí an timpeallacht arid in Imchuach Peshawar, Iarthuaisceart na Pacastáine," Adv. Space Res., imleabhar. 70, uimh. 4, lgh. 961–975, 2022.

[7] H.-c. Shih, DA Stow, JR Weeks, agus LL Coulter, "Cineál agus am tosaigh an chlúdaigh talún agus athrú úsáide talún i ndeisceart Gána a chinneadh bunaithe ar anailís scoite ar shraith ama íomhá dlúth Landsat," IEEE J. Sel. Ábhair Appl. Breathnú ar an Domhan. Remote Sens., imleabhar. 9, uimh. 5, lgh. 2064–2073, Bealtaine 2016.

[8] A. Jamil agus B. Bayram, "Eastóscadh speiceas crann agus úsáid talún / aicmiú clúdach ó léarscáileanna ardtaifigh ortafóta digiteach," IEEE J. Sel. Ábhair Appl. Breathnú ar an Domhan. Remote Sens., imleabhar. 11, uimh. 1, lgh. 89–94, Eanáir 2018.

[9] Z. Xue, P. Du, agus L. Feng, "Aicmiú clúdach talún Feineolaíocht-tiomáinte agus anailís treochtaí bunaithe ar fhadtéarmach sraith íomhá braite iargúlta," IEEE J. Sel. Ábhair Appl. Breathnú ar an Domhan. Remote Sens., imleabhar. 7, uimh. 4, lgh. 1142–1156, Aibreán 2014.

[10] Q. Zhu et al., "Braith athrú úsáide talún/clúdach talún bunaithe ar chreat foghlama domhanda siamese d'íomhánna ardtaifeach spásúlachta cianbhraite," ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens., vol. 184, lgh. 63–78, 2022.

[11] W. Feng, G. Dauphin, W. Huang, Y. Quan, agus W. Liao, "Teicníc atriallach subsampling corrlach-bhunaithe nua i bhforaoisí randamacha modhnaithe le haghaidh aicmithe," Knowl.-Based Syst., vol. 182, 2019, Airt. níl. 104845.

[12] W. Feng et al., "Foraois uainíochta bunaithe ar theicníc ró-shamplála mionlaigh dinimiciúla dinimiciúla chun sonraí hipearspeicteacha neamhchothromaithe a aicmiú," IEEE J. Sel. Ábhair Appl. Breathnú ar an Domhan. Remote Sens., imleabhar. 12, uimh. 7, lgh. 2159–2169, Iúil 2019.

[13] Y. Sun, L. Mou, Y. Wang, S. Montazeri, agus XX Zhu, "Aisghabháil airde foirgneamh ar scála mór ó íomháineachas SAR aonair bunaithe ar líonraí cúlchéimnithe bosca teorann," ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens., imleabhar. 184, lgh. 79–95, 2022.

[14] R. Yang, X. Xu, Z. Xu, H. Dong, R. Gui, agus F. Pu, "Anailís uigeachta fractal dinimiciúil d'aicmiú clúdach talún PolSAR," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., imleabhar. 57, uimh. 8, lgh. 5991–6002, Lúnasa 2019

[15] S. Saha, F. Bovolo, agus L. Bruzzone, "Athrú a bhrath athruithe in íomhánna VHR SAR trí thraschódú domhain gan mhaoirseacht," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., imleabhar. 59, uimh. 3, lgh. 1917–1929, Márta 2021.

[16] MK Islam, MS Ali, MS Miah, MM Rahman, MS Alam, agus MA Hossain, "Brath siadaí Brain in íomhá MR ag baint úsáide as superpixels, anailís príomh-chomhpháirt agus teimpléad-bhunaithe k-algartam braisliú modhanna," Mach. Foghlaim. Appl., vol. 5, 2021, Airt. níl. 100044.

[17] Q. Wang, Q. Li, H. Liu, Y. Wang, agus J. Zhu, "Algartam ISODATA feabhsaithe le haghaidh aicmiú íomhá hyperspectral," i Proc. 7ú Int. Congr. Próiseas Comhartha Íomhá., 2014, lgh. 660–664.

[18] S. Ghaffarian agus S. Ghaffarian, "Uathoibríoch histeagram-bhunaithe doiléir cmeans cnuasach le haghaidh íomhánna cianbhraite," ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens., vol. 97, lgh 46–57, 2014.

[19] TH Dang, DS Mai, agus LT Ngo, "Il-algartam cnuasaithe doiléir comhoibríoch eithne le sárphicteilíní ualaithe le haghaidh aicmiú clúdach talún íomhá satailíte," Eng. Appl. Ealaín. Intell., vol. 85, lgh. 85–98, 2019.

[20]             E. Paradis, "Aicmiú dóchúil gan mhaoirseacht le haghaidh anailíse ar scála mór ar shonraí íomháithe speictreach," Int. J. Appl. Breathnóireacht na Cruinne Geoinformation, vol. 107, 2022, Airt. níl. 102675.

[21] X. Hu, X. Wang, Y. Zhong, agus L. Zhang, "S3aNet: Líonra aird ar scála speictreach-spásúil le haghaidh aicmiú barr beacht ó cheann go ceann bunaithe ar íomháineachas UAVborne H2," ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens., imleabhar. 183, lgh. 147–163, 2022.

[22] L. Szilagyi, Z. Benyo, S. Szilagyi, agus H. Adam, "An tUasal deighilt íomhá inchinn ag baint úsáide as algartam feabhsaithe c-modhanna doiléir," i Proc. 25ú Bliain. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc., 2003, im. 1, lgh. 724–726.

[23] W. Cai, S. Chen, agus D. Zhang, "C ciallaíonn doiléir tapaidh agus láidir c-halgartaim cnuasaithe a ionchorpraíonn faisnéis áitiúil le haghaidh deighilt íomhá," Pattern Recognit., vol. 40, uimh. 3, lgh 825–838, 2007.

[24] Y. Zhang, X. Bai, R. Fan, agus Z. Wang, "Ciallaíonn diall-tanaí doiléir c-le srian faisnéise chomharsa," IEEE Trans. Fuzzy Syst., imleabhar. 27, uimh. 1, lgh. 185–199, Eanáir 2019.

[25] S. Krinidis agus V. Chatzis, "Ciallaíonn faisnéis áitiúil doiléir láidir C-algartam cnuasaithe," IEEE Trans. Próiseas Íomhá., Imleabhar. 19, uimh. 5, lgh. 1328–1337, Bealtaine 2010.

[26] H. Zhang, Q. Wang, W. Shi, agus M. Hao, "A úrscéal oiriúnaitheach faisnéis áitiúil doiléir C -ciallaíonn algartam braisliú le haghaidh aicmiú íomhánna ciandabhraite," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., imleabhar. 55, uimh. 9, lgh. 5057–5068, Meán Fómhair 2017.

[27] T. Lei, X. Jia, Y. Zhang, L. He, H. Meng, agus AK Nandi, "C-ciallaíonn doiléir go suntasach tapa agus láidir algartam cnuasaithe bunaithe ar atógáil moirfeolaíocha agus scagadh ballraíocht," IEEE Trans. Fuzzy Syst., imleabhar. 26, uimh. 5, lgh. 3027–3041, Deireadh Fómhair 2018.

[28] Q. Wang, X. Wang, C. Fang, agus W. Yang, "C algartam cnuasaithe doiléir láidir le srian spásúlachta & déine oiriúnaitheach agus nascann ballraíocht le haghaidh deighilt íomhá torainn," Appl. Ríomhaire Bog., vol. 92, 2020, Airt. níl. 106318.

[29] G. Yiqiang, W. Yanbin, J. Zhengshan, W. Meitheamh, agus Z. Luyan, "Aicmiú íomhá cianda braite ag an algartam géiniteach chaos i monatóireacht a dhéanamh ar athruithe úsáide talún," Math. Ríomhaire. Múnla., vol. 51, uimh. 11, lgh 1408–1416, 2010.

[30] M. Iqbal, B. Xue, H. Al-Sahaf, agus M. Zhang, "Athúsáid tras-fearainn an eolais bhaintear i gclárú géiniteach le haghaidh aicmiú íomhá," IEEE Trans. Éabhlóid. Ríomhaireacht., vol. 21, uimh. 4, lgh. 569–587, Lúnasa 2017.

[31] R. Hamad, "anailís cianbhraite agus GIS-bhunaithe ar Sraoilleáil Uirbeach i gceantar Soran, Coirdis san Iaráic," SN Appl. Sci., vol. 2, uimh. 1, lgh. 1–9, 2019.

[32] H. Yang, Q. Du, agus G. Chen, "Cáithníní swarm leas iomlán a bhaint bunaithe ar laghdú gné hyperspectral le haghaidh aicmiú clúdach talún uirbeach," IEEE J. Sel. Ábhair Appl. Breathnú ar an Domhan. Remote Sens., imleabhar. 5, uimh. 2, lgh. 544–554, Aibreán 2012.

[33] S. Sarkar, S. Das, agus SS Chaudhuri, "Deighilt íomhá hipear-speictreach ag baint úsáide as tairseach il-leibhéil bunaithe ar eantrópacht Rényi le cúnamh le héabhlóid dhifreálach," Syst Saineolaithe. Appl., vol. 50, lgh 120–129, 2016.

[34] S. Sen Gupta, S. Hossain, agus K.-D. Kim, "íomhá cosúil le HDR ó chomhleá íomhá pseudoexposure: Cur chuige algartam géiniteach," IEEE Trans. Tomhaltas. Leictreon., vol. 67, uimh. 2, lgh. 119–128, Bealtaine 2021.

[35] C. Peng, X. Wu, W. Yuan, X. Zhang, Y. Zhang, agus Y. Li, "MGRFE: Gné athfhillteach ilchiseal a dhíchur bunaithe ar algartam géiniteach leabaithe d'aicmiú ailse," IEEE/ACM Trans . Ríomhaire. Biol. Bioinf., vol. 18, uimh. 2, lgh. 621–632, Márta/Aibreán. 2021.

[36] HH Zhang, ZS Xue, XY Liu, P. Li, L. Jiang, agus GM Shi, "Optimization cainéal ardluais le haghaidh sláine comhartha le algartam géiniteach domhain," IEEE Trans. Leictreamaighneacht. Compat., vol. 64, uimh. 4, lgh. 1270–1274, Lúnasa 2022.

[37] Z. Huang, W. Wu, H. Liu, W. Zhang, agus J. Hu, "Athruithe dinimiciúla ar dhromchla an uisce a aithint ag baint úsáide as sonraí sentinel-1 bunaithe ar algartam géiniteach agus teicnící foghlama meaisín," cianda Sens., vol. 13, uimh. 18, 2021, Airt. níl. 3745.

[38] F. Ye, C. Doerr, H. Wang, agus T. Bäck, "Cumraíocht uathoibrithe na halgartaim ghéiniteach trí thiúnadh le haghaidh feidhmíochta am ar bith," IEEE Trans. Éabhlóid. Ríomhaireacht., vol. 26, uimh. 6, lgh. 1526–1538, Nollaig 2022.

[39] MG Souza, EE Vallejo, agus K. Estrada, "Cumann athraithigh neamhspleácha cnuasaithe a bhrath ag baint úsáide as halgartaim ghéiniteacha," IEEE/ACM Trans. Ríomhaire. Biol. Bioinf., vol. 18, uimh. 3, lgh. 932–939, Bealtaine/Meitheamh. 2021.

[40] T. Dutta, S. Dey, S. Bhattacharyya, S. Mukhopadhyay, agus P. Chakrabarti, "Hyperspectral tairseach íomhá il-leibhéil ag baint úsáide as algartam géiniteach qutrit," Syst Saineolaithe. Appl., vol. 181, 2021, Airt. níl. 115107.

[41] Y.—R. Chen, J.-W. Chen, S.-C. Hsieh, agus P.-N. Ni, "Cuireadh teicneolaíocht cianbhraite i bhfeidhm ar léirmhíniú úsáid talún le haghaidh sciorrthaí talún de bharr báistí bunaithe ar halgartaim ghéiniteacha agus líonraí néaracha saorga," IEEE J. Sel. Ábhair Appl. Breathnú ar an Domhan. Remote Sens., imleabhar. 2, uimh. 2, lgh. 87–95, Meitheamh 2009.

[42] D. Corus agus PS Oliveto, "Is féidir le halgartaim ghéiniteacha stáit seasta caighdeánacha cnocadóireacht níos tapúla ná halgartaim éabhlóideach sócháin amháin," IEEE Trans. Éabhlóid. Ríomhaireacht., vol. 22, uimh. 5, lgh. 720–732, Deireadh Fómhair 2018.

[43] TL Cerqueira, FC Bertoni, agus MG Pires, "Roghnú géiniteach cás le haghaidh córais doiléir bunaithe ar rialacha optamaithe le haicmiú tuairimí," IEEE Amer Laidineach. Trans., vol. 18, uimh. 7, lgh. 1215–1221, Iúil 2020.

[44] JE Batista, AIR Cabral, MJP Vasconcelos, L. Vanneschi, agus S. Silva, "Feabhas a chur ar aicmiú clúdach talún ag baint úsáide as ríomhchlárú géiniteach le haghaidh tógála gné," Remote Sens., vol. 13, uimh. 9, 2021, Airt. níl. 1623.

[45] A. Mohammadi, H. Asadi, S. Mohamed, K. Nelson, agus S. Nahavandi, "halgartaim ghéiniteacha ilchuspóireacha agus idirghníomhacha le haghaidh tiúnadh meáchain samhail algartam cueing tairiscint rialaithe-bhunaithe thuarthach," IEEE Trans. Cybern., imleabhar. 49, uimh. 9, lgh. 3471–3481, Meán Fómhair 2019.

[46] A. Khoder agus F. Dornaika, "Foghlaim ensemble trí roghnú gnéithe agus fo-thacair il-chlaochlaithe: Feidhm maidir le haicmiú íomhá," Appl. bog. Ríomhaireacht., vol. 113, 2021, Airt. níl. 108006.

[47] W. Feng, W. Huang, agus W. Bao, "Aicmiú íomhá hyperspectral míchothrom le modh ensemble oiriúnaitheach bunaithe ar SMOTE agus foraoise rothlaithe le rátaí samplála difreáilte," IEEE Geosci. Cianda Sens. Lett., imleabhar. 16, uimh. 12, lgh. 1879–1883, Nollaig 2019.

[48] ​​W. Feng et al., "Foraois rothlaithe leath-mhaoirsithe bunaithe ar theoiric corrlach ensemble maidir le haicmiú íomhá hyperspectral le sonraí oiliúna teoranta," Inf. Sci., vol. 575, lgh. 611–638, 2021.

[49]             Z. Zhu, Z.Wang, D. Li, Y. Zhu, agusW. Du, "Foghlaim ensemble geoiméadrach struchtúrach le haghaidh fadhbanna éagothroime," IEEE Trans. Cybern., imleabhar. 50, uimh. 4, lgh. 1617–1629, Aibreán 2020.

[50] C. Sun agus Z. Ge, "Foghlaim dhomhain le haghaidh tuar KPI tionsclaíoch: Nuair a chomhlíonann foghlaim ensemble sonraí leath-mhaoirsithe," IEEE Trans. Informat., imleabhar. 17, uimh. 1, lgh. 260–269, Eanáir 2021.

[51] X. Gu, C. Zhang, Q. Shen, J. Han, PP Angelov, agus PM Atkinson, "Creat ensemble atá bunaithe ar fhréamhshamhail ordlathach féin-oiliúna le haghaidh aicmiú radharc cianbhraite," Inf. Comhleá, vol. 80, lgh. 179–204, 2022.

[52] B. Wang, L. Xia, D. Song, Z. Li, agus N. Wang, "Modh foghlama ensemble dhá bhabhta de réir meáchain bunaithe ar straitéis vótála chun oighir farraige a rangú ar íomháineachas feighlithe-1, " Remote Sens., im. 13, uimh. 19, 2021, Airt. níl. 3945.

[53] K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, agus K. Egiazarian, "Íomhá denoising by gann 3-D trasfhoirmiú-fearainn scagadh comhoibríoch," IEEE Trans. Próiseas Íomhá., Imleabhar. 16, uimh. 8, lgh. 2080–2095, Lúnasa 2007.