Saco de palavras visuais e extensões espaciais para classificação de uso da terra

Nós investigamos abordagens de saco de palavras visuais (BOVW) para classificação de uso da terra em imagens aéreas de alta resolução. Consideramos uma representação não espacial padrão na qual as frequências, mas não as localizações das características da imagem quantizadas, são usadas para discriminar entre classes, análogas ao uso de palavras para classificação de documentos de texto, sem considerar a ordem de ocorrência. Também consideramos duas extensões espaciais, o kernel de correspondência de pirâmide espacial estabelecido, que considera o arranjo espacial absoluto das características da imagem, bem como um método novo que denominamos kernel de coocorrência espacial, que considera o arranjo relativo. Essas extensões são motivadas pela importância da estrutura espacial em dados geográficos.