Nghiên cứu này đánh giá sự hiệu quả của thuật toán mới với ảnh 4 và khẳng định rằng phương pháp mới có thể tăng độ chính xác của tất cả các lớp phủ, đặc biệt là nhận dạng các đối tượng có kích thước nhỏ hơn hoặc tương đương 1pixel trên ảnh phổ. | Nghiên cứu - Ứng dụng SỬ DỤNG MẠNG NEURON HOPFIELD TĂNG CƯỜNG ĐỘ CHÍNH XÁC NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG CÓ KÍCH THƯỚC NHỎ HƠN 1 PIXEL TRÊN ẢNH PHỔ ĐẶNG THANH TÙNG 1 2 ĐỖ NHƯ HIỆP 2 PHẠM ĐÌNH TỈNH 2 ĐỖ MẠNH HÀ 3 NGUYỄN THẾ LUÂN 4 LƯƠNG THỊ KIM DUNG 5 LÝ THU HẰNG 6 1 State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing LIES- MARS Wuhan University 129 Luoyu Road Wuhan 430079 China 2 Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội 3 Cục Đo đạc Bản đồ và Thông tin Địa lý Việt Nam 4 Viện Địa chất và Địa vật lý biển-Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam 5 Trường Cao đẳng Vĩnh Phúc 6 Trung tâm Dữ liệu và Thông tin Đất đai-Tổng cục Quản lý Đất đai Tóm tắt Trong lĩnh vực viễn thám phân loại mềm được coi là có độ chính xác cao hơn phân loại cứng. Đối với bài toán siêu phân giải mạng neuron Hopfield đã được sử dụng để thực hiện bài toán tối ưu hoá trong xác định vị trí của các lớp phủ trong mỗi pixel. Nghiên cứu này đánh giá sự hiệu quả của thuật toán mới với ảnh 4 và khẳng định rằng phương pháp mới có thể tăng độ chính xác của tất cả các lớp phủ đặc biệt là nhận dạng các đối tượng có kích thước nhỏ hơn hoặc tương đương 1pixel trên ảnh phổ. 1. Giới thiệu chung pháp này được chứng minh là cho độ chính xác cao hơn các phương pháp phân loại cứng Đối với các phương pháp phân loại cứng hay Foodyvà cộng sự. 1996 8 . Cách tiếp cận này các phương pháp phân loại thông thường dựa cho phép mỗi pixel sẽ mang một giá trị thành trên giả thiết rằng mỗi pixel chỉ có thể thuộc về phần giữa 0 và 1 cho mỗi lớp thay vì chỉ mang một lớp phủ. Tuy nhiên trên thực tế thì trong các giá trị 0 hoặc 1 như trong phân loại cứng. cùng một pixel có thể chứa nhiều lớp phủ khác Như vậy đầu ra của phân loại mềm không phải nhau Fisher và cộng sự. 1997 7 . Trong mỗi là một bản đồ lớp phủ mà là một tập các lớp ảnh tấm ảnh viễn thám số lượng các pixel chứa raster khác nhau mỗi lớp đại diện cho một lớp nhiều lớp phủ khác nhau sẽ chiếm đa số ví dụ phủ và giá trị của lớp thể hiện diện tích .
