Abstract | Keywords | Fulltext | Export | TOC

Fractal geometry is receiving increase attention as a quantitative and qualitative model for natural phenomena description, which can establish an active classification technique when applied on satellite images. In this paper, a satellite image is used which was taken by Quick Bird that contains different visible classes. After pre-processing, this image passes through two stages: segmentation and classification. The segmentation carried out by hybrid two methods used to produce effective results; the two methods are Quadtree method that operated inside Horizontal-Vertical method. The hybrid method is segmented the image into two rectangular blocks, either horizontally or vertically depending on spectral uniformity criterion; otherwise the block is segmented by the quadtree. Then, supervised classification is carried out by means the Fractal Dimension. For each block in the image, the Fractal Dimension was determined and used to classify the target part of image. The supervised classification process delivered five deferent classes were clearly appeared in the target part of image. The supervised classification produced about 97% classification score, which ensures that the adopted fractal feature was able to recognize different classes found in the image with high accuracy level.

حصلت الهندسة الكسورية على اهتمام كبير كونها توفر نموذج نوعي وكمي لوصف الظواهر الطبيعية, حيث بإمكانها إنشاء تقنية تصنيف فعالة للصور الفضائية. في هذا البحث, الصورة الفضائية المستخدمة ملتقطة بواسطة القمر الصناعي الطائر السريع حيث تحتوي على اصناف مختلفة. بعد إجراء المعالجة الأولية للصورة الفضائية, إنها تمر خلال مرحلتين: التقطيع والتصنيف. يتم تنفيذ طريقة التقطيع بإستخدام أسلوب هجين من طريقتين للحصول على نتائج جيدة. هاتان الطريقتان هما طريقة الشجرة التربيعية التي تنفذ داخل الطريقة الأفقية-الشاقولية. الطريقة الهجينة تجزأ الصورة الى مستطيلين أما أفقياً أو شاقولياً إعتماداً على معيار الأنتظامية الطيفية, أو يتم تجزأة الصورة بإستخدام طريقة الشجرة التربيعية. بعد عملية التقطيع تجري عملية التصنيف المراقب بإستخدام البعد الكسوري. حيث يتم حساب البعد الكسوري لكل جزء من الصورة ناتج من عملية التقطيع لكي يستخدم ذلك البعد الكسوري نوعية التفاصيل التي تغطيها الصورة الفضائية. عملية التصنيف أنتجت خمسة أصناف مختلفة تظهر بوضوح على الصورة المستخدمة . أثبت دقة التصنيف التي تم الحصول عليها والتي تصل الى 97% إن الصفة الكسورية المعتمدة قادرة على تمييز الأصناف المختلفة التي تظهر في الصور الفضائية وبدقة عالية.

quadtree --- box counting --- fractal dimension --- supervised classification. --- الشجرة التربيعية --- عدّ الصناديق --- البعد الكسوري --- التصنيف المراقب.