En los últimos años, las resoluciones espaciales de las imágenes de teledetección han mejorado mucho. Sin embargo, una imagen de mayor resolución espacial no siempre conduce a un mejor resultado de clasificación automática de la escena. La atención visual es una característica importante del sistema visual humano, que puede ayudar eficazmente a clasificar las escenas de teledetección. En este estudio, se propuso un novedoso algoritmo de extracción de características de atención visual, que extrajo características de atención visual a través de un proceso multiescala. Además, se desarrolló un método de clasificación difusa utilizando características de atención visual (FC-VAF) para realizar la clasificación de escenas de teledetección de alta resolución. FC-VAF se evaluó utilizando escenas de teledetección de alta resolución ampliamente utilizadas, incluyendo imágenes IKONOS, QuickBird y ZY-3. FC-VAF logró resultados de clasificación más precisos que los demás según los índices de evaluación de precisión cuantitativa. También discutimos el papel y el impacto de los diferentes niveles de descomposición y de las diferentes ondículas en la precisión de la clasificación. FC-VAF mejora la precisión de la clasificación de escenas de alta resolución y, por tanto, hace avanzar la investigación del análisis de imágenes digitales y las aplicaciones de las imágenes de teledetección de alta resolución.
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