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Classifier Fusion of Hyperspectral and Lidar Remote Sensing Data For Improvement of Land Cover Classification

Bigdeli, Behnaz und Samadzadegan, Farhad und Reinartz, Peter (2013) Classifier Fusion of Hyperspectral and Lidar Remote Sensing Data For Improvement of Land Cover Classification. In: ISPRS International Conference on Sensors and Models in Photogrammetry and Remote Sensing, XL-1/W, Seiten 97-102. ISPRS Archives. SMPR 2013, 2013-10-05 - 2013-10-08, Tehran, Iran. ISBN doi:10.5194/isprsarchives-XL-1-W3-97-2013.

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Offizielle URL: http://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XL-1-W3/

Kurzfassung

The interest in the joint use of remote sensing data from multiple sensors has been remarkably increased for classification applications. This is because a combined use is supposed to improve the results of classification tasks compared to single-data use. This paper addressed using of combination of hyperspectral and Light Detection And Ranging (LIDAR) data in classification field. This paper presents a new method based on the definition of a Multiple Classifier System on Hyperspectral and LIDAR data. In the first step, the proposed method applied some feature extraction strategies on LIDAR data to produce more information in this data set. After that in second step, Support Vector Machine (SVM) applied as a supervised classification strategy on LIDAR data and hyperspectal data separately. In third and final step of proposed method, a classifier fusion method used to fuse the classification results on hypersepctral and LIDAR data. For comparative purposes, results of classifier fusion compared to the results of single SVM classifiers on Hyperspectral and LIDAR data. Finally, the results obtained by the proposed classifier fusion system approach leads to higher classification accuracies compared to the single classifiers on hyperspectral and LIDAR data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/86433/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Classifier Fusion of Hyperspectral and Lidar Remote Sensing Data For Improvement of Land Cover Classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bigdeli, Behnazbigdeli (at) ut.ac.irNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Samadzadegan, Farhadfarhad.samadzadegan (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, PeterPeter.Reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2013
Erschienen in:ISPRS International Conference on Sensors and Models in Photogrammetry and Remote Sensing
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:XL-1/W
Seitenbereich:Seiten 97-102
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Arefi, Hosseinhossein.arefi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sharifi, M.Universtity of TehranNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Delawar, M.University of TehranNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:ISPRS Archives
Name der Reihe:International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
ISBN:doi:10.5194/isprsarchives-XL-1-W3-97-2013
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Hyperspectral data, LIDAR data, Classification, Classifier fusion
Veranstaltungstitel:SMPR 2013
Veranstaltungsort:Tehran, Iran
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Oktober 2013
Veranstaltungsende:8 Oktober 2013
Veranstalter :University of Tehran
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Reinartz, Prof. Dr.. Peter
Hinterlegt am:09 Dez 2013 07:50
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:52

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