Khamphilung, Strobl, Tiede (2013).

Khamphilung, Strobl, Tiede (2013). used object-based image analysis for rural land use/land cover classification based on village forms and shapes in Northeastern, Thailand Quick bird pan-sharpened imagery with spatial resolution of 0.6 meters is being used in this study. A multi resolution segmentation algorithm was used for creating image objects from heterogeneous pixel values. Land use was classified into 8 classes based in the classification system, developed by Land Development Department, Thailand (e.g. urban/built-up land, agricultural area, rang land, forest land and water). A rule-based classifier has been used for the classification. This study demonstrates that accuracy assessment, overall 70% and Kappa index of agreement 0.64.
Myint, Gober, Brazel, Grossman-Clarke, Weng (2010). purposed that the traditional per-pixel approaches were not very effective in identifying urban land-cover classes. This was proven by the classification of the entire QuickBird image using the most widely used classifier namely maximum likelihood rule and spectra of the selected land cover classes generated from the QuickBird using discriminant analysis. In this method for object-based classifier employed 5 different classification procedures that separates spatially and spectrally similar pixels at different scales. The classifiers to assign land covers to segmented object used in the study include membership functions and the nearest neighbor classifier. This study demonstrates a significantly higher overall accuracy (90.40%), whereas the maximum likelihood classifier produced 67.60%. This study demonstrates that object-based classifier is a significantly better approach than the classical per-pixel classifies.
B.V. Shruthi, Kerle, Jetten (2010). reviewed object-oriented image analysis (OOA) to extract gully erosion features from satellite imagery, using a combination of topographic, spectral, shape (geometric) and contextual information obtained from IKONOS and GEOEYE-1 data. A rule-set was developed and tested for a semi-arid to sub-humid region in Morocco. The percentage of gully system area indicated negligible overestimations between the reference area and the OOA area in two sub-watersheds (0.03% and 1.77%).They also observed that finer gully related edges within the complex gully systems were better identified semi-automatically than was possible by manual digitization, suggesting higher detection accuracy. OA-based gully mapping is quicker and more objective than traditional methods, and is thus better suited to provide essential information for land managers to support their decision making processes, and for the erosion research community.
Weiqi Zhou, Ganlin Huang, Austin Troy, M.L Cadenasso (2009) presented object-based land cover classification of shaded areas in high spatial resolution a comparison study of three methods for land cover classification of shaded areas from high spatial resolution imagery in an urban environment. Method 1combines spectral information in shaded areas with spatial information for shadow classification. Method 2 applies a shadow restoration technique, the linear-correlation method to create a “shadow-free” image before the classification. Method 3 uses multisource data fusion to aid in classification of shadow. All of three methods applied an object-based classification procedure. The results indicated that Method 3 achieved the best accuracy, with overall accuracy of 88 %.
Blaschke (2009) purposed that object based image analysis for remote sensing for developed of object based methods, which aim to delineate readily usable objects from imagery while at the same time combining image processing and GIS functionalities in order to utilize spectral and contextual information in an integrative way. The most common approach used for building objects is image segmentation, which dates back to the 1970s. Around the year 2000 GIS and image processing started to grow together rapidly through object based image analysis (OBIA - or GEOBIA for geospatial object based image analysis). Finally the pixel paradigm is beginning to show cracks and the OBIA methods are making considerable progress towards a spatially explicit information extraction workflow, such as is required for spatial planning as well as for many monitoring programmes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

khamphilung, Strobl Tiede, (2013) ที่ใช้การวิเคราะห์ภาพวัตถุที่ใช้สำหรับการจำแนกการใช้ประโยชน์ที่ดิน / ที่ดินปกชนบทขึ้นอยู่กับรูปแบบและรูปทรงหมู่บ้านในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ, แพนรุนแรงขึ้นภาพนกในประเทศไทยอย่างรวดเร็วด้วยความละเอียดเชิงพื้นที่ 0.6 เมตรจะถูกใช้ในการศึกษานี้ ขั้นตอนวิธีการแบ่งส่วนความละเอียดหลายถูกนำมาใช้สำหรับการสร้างวัตถุภาพจากค่าพิกเซลต่างกันการใช้ประโยชน์ที่ดินได้รับการจัดเป็น 8 ชั้นเรียนที่อยู่ในระบบการจำแนกการพัฒนาโดยกรมพัฒนาที่ดินประเทศไทย (เช่นเมือง / ตัวขึ้นที่ดินพื้นที่การเกษตรรังที่ดินพื้นที่ป่าไม้และน้ำ) จําแนกตามกฎที่ได้รับการใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่าการประเมินความถูกต้องโดยรวม 70% และคัปปาดัชนีของข้อตกลง 0.64.
Myint, Gober, brazel,กรอสแมนคล๊าร์ค Weng, (2010) วัตถุประสงค์ว่าวิธีการแบบดั้งเดิมต่อพิกเซลไม่ได้มีประสิทธิภาพมากในการระบุเมืองชั้นที่ดินปก นี้ได้รับการพิสูจน์โดยการจัดหมวดหมู่ของภาพ QuickBird ทั้งการใช้ลักษณนามใช้กันอย่างแพร่หลายกฎความเป็นไปได้สูงสุดคือและสเปกตรัมของการเลือกเรียนสิ่งปกคลุมดินที่เกิดจาก QuickBird โดยใช้การวิเคราะห์จำแนกในวิธีการนี​​้ในการจําแนกวัตถ​​ุที่ใช้งาน 5 ขั้นตอนการจัดหมวดหมู่ที่แตกต่างกันที่แยกตำแหน่งและพิกเซลคล้ายผีในระดับที่แตกต่างกัน แยกแยะการกำหนดที่ดินครอบคลุมถึงวัตถุแบ่งส่วนที่ใช้ในการศึกษารวมถึงฟังก์ชั่นการเป็นสมาชิกและลักษณนามเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความถูกต้องโดยรวมที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (90.40%)ในขณะที่ความน่าจะเป็นสูงสุดลักษณนามผลิต 67.60% การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่าลักษณนามวั​​ตถุที่ใช้เป็นวิธีการที่ดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญจำแนกคลาสสิกต่อพิกเซล.
BV shruthi, Kerle, Jetten (2010) ดูการวิเคราะห์ภาพเชิงวัตถุ (OOA) เพื่อดึงคุณสมบัติการกัดเซาะห้วยจากภาพถ่ายดาวเทียมโดยใช้การรวมกันของภูมิประเทศสเปกตรัม,รูปร่างข้อมูล (เรขาคณิต) และบริบทที่ได้รับจาก IKONOS และ GeoEye-1 ข้อมูล กฎที่ตั้งไว้ได้รับการพัฒนาและทดสอบกึ่งแห้งแล้งในภูมิภาคย่อยชื้นในโมร็อกโก เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ระบบห้วยระบุ overestimations เล็กน้อยระหว่างพื้นที่อ้างอิงและพื้นที่ OOA ในย่อยสองแหล่งต้นน้ำ (0.03% และ 1.77%)พวกเขายังสังเกตเห็นว่าขอบที่เกี่ยวข้องห้วยปลีกย่อยภายในระบบห้วยที่ซับซ้อนได้ดีกว่าที่ระบุกึ่งอัตโนมัติกว่าเป็นไปได้โดยการแปลงคู่มือแนะนำการตรวจสอบความถูกต้องสูงกว่า oa ตามแผนที่ห้วยเป็นวัตถุประสงค์มากขึ้นและรวดเร็วกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมและทำให้ดีขึ้นมีความเหมาะสมที่จะให้ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับผู้บริหารที่ดินเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของพวกเขาในการทำกระบวนการและสำหรับชุมชนการวิจัยการกัดเซาะ.
Weiqi โจว ganlin huang, austin ทรอย, mลิตร cadenasso (2009) นำเสนอวัตถุตามการจำแนกที่ดินครอบคลุมของพื้นที่สีเทาในความละเอียดเชิงพื้นที่สูงการศึกษาเปรียบเทียบของสามวิธีการจัดหมวดหมู่สิ่งปกคลุมดินของพื้นที่สีเทาจากที่สูงภาพความละเอียดเชิงพื้นที่ในสภาพแวดล้อมของเมือง วิธี 1combines ข้อมูลสเปกตรัมในพื้นที่สีเทาที่มีข้อมูลเชิงพื้นที่สำหรับการจำแนกประเภทเงาวิธีที่ 2 ใช้เงาเทคนิคการฟื้นฟูวิธีการเชิงเส้นความสัมพันธ์ในการสร้าง "เงาฟรี" ภาพก่อนที่จะจัดหมวดหมู่ วิธีที่ 3 ใช้ multisource ฟิวชั่นข้อมูลเพื่อช่วยในการจัดหมวดหมู่ของเงา ทั้งหมดของสามวิธีใช้ขั้นตอนการจัดหมวดหมู่ของวัตถุที่ใช้ ผลที่ได้ชี้ให้เห็นว่าวิธีการที่ประสบความสำเร็จ 3 ความถูกต้องที่ดีที่สุดด้วยความถูกต้องโดยรวมของ 88%.
Blaschke (2009) วัตถุประสงค์ว่าวัตถุตามการวิเคราะห์ภาพระยะไกลเพื่อการพัฒนาของวิธีการของวัตถุตามที่มุ่งหวังที่จะวาดภาพวัตถุที่ใช้งานได้อย่างง่ายดายจากภาพในขณะที่ในเวลาเดียวกันการรวมการประมวลผลภาพและระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ฟังก์ชันการทำงานเพื่อที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลสเปกตรัมและบริบทใน วิธีผสมผสานวิธีการที่พบมากที่สุดที่ใช้สำหรับการสร้างวัตถุคือการแบ่งส่วนภาพซึ่งวันที่กลับไปปี 1970 รอบปี 2000 ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์และการประมวลผลภาพเริ่มที่จะเติบโตไปด้วยกันอย่างรวดเร็วผ่านวัตถุตามการวิเคราะห์ภาพ (obia - หรือ geobia สำหรับวัตถุตามการวิเคราะห์ภาพเชิงพื้นที่)กระบวนทัศน์ในที่สุดพิกเซลเป็นจุดเริ่มต้นที่จะแสดงรอยแตกและวิธีการ obia จะทำให้ความคืบหน้ามากต่อตำแหน่งที่ชัดเจนดึงข้อมูลเวิร์กโฟลว์เช่นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวางแผนเชิงพื้นที่เช่นเดียวกับโปรแกรมการตรวจสอบหลาย.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Khamphilung ลสโตรเบลล์ Tiede (2013) ใช้วิเคราะห์วัตถุตามรูปการจัดหน้าปกใช้/ที่ดินที่ดินชนบทตามหมู่บ้านแบบฟอร์มและรูปร่างในเฉียง ไทยนกรวดเร็วรุนแรงขึ้นแพนถ่าย ด้วยความละเอียดปริภูมิ 0.6 เมตรถูกใช้ในการศึกษานี้ อัลกอริทึมแบ่งละเอียดหลายถูกใช้สำหรับการสร้างวัตถุรูปภาพจากค่าพิกเซลที่แตกต่างกัน ใช้ที่ดินถูกแบ่งเป็น 8 วิชาที่ใช้ในระบบการจัดประเภท พัฒนา โดยกรมพัฒนาที่ดิน ไทย (เช่น เมือง/built-ค่าที่ดิน พื้นที่การเกษตร รังที่ดิน ป่าดิน และน้ำ) Classifier ที่ตามกฎได้ถูกใช้สำหรับการจัดประเภท การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงประเมินที่ถูกต้อง โดยรวม 70% และดัชนีกัปปะของข้อตกลง 0.64.
Myint, Gober, Brazel Grossman-คลาร์ก เตอรองต์ (2010) ตั้งใจว่า วิธีดั้งเดิมต่อเซลไม่มีประสิทธิภาพมากในการระบุที่ดินครอบคลุมเมืองชั้น นี้ถูกพิสูจน์ โดยการจัดประเภททั้ง QuickBird ภาพใช้ classifier ใช้กันอย่างแพร่หลายสูงสุดได้แก่กฎความเป็นไปได้และแรมสเป็คตราของแผ่นดินที่เลือกเรียนที่สร้างขึ้นจาก QuickBird ใช้ discriminant วิเคราะห์ครอบคลุมการ วิธีนี้สำหรับใช้วัตถุ classifier ลูกจ้างประเภทต่าง ๆ ขั้นตอน 5 ที่แยก spatially และ spectrally คล้ายพิกเซลที่ระดับแตกต่างกัน คำนามภาษาจะกำหนดให้ครอบคลุมที่ดินแบ่งส่วนวัตถุที่ใช้ในการศึกษาได้แก่ฟังก์ชันสมาชิกและ classifier เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ (90.40%), ในขณะที่ classifier ความเป็นไปได้สูงสุดผลิต 67.60% การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึง classifier ที่ตามวัตถุเป็นวิธีการดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญมากกว่าการคลาสสิกต่อเซลแบ่งประเภท
B. V Shruthi, Kerle, Jetten (2010) ทบทวนวิเคราะห์รูปแบบเชิงวัตถุ (OOA) แยกห้วยพังทลายคุณลักษณะจากภาพถ่ายดาวเทียม การใช้ topographic สเปกตรัม รูปร่าง (เรขาคณิต) และรับข้อมูลบริบทจากข้อมูล IKONOS และ GEOEYE-1 ชุดกฎถูกพัฒนาขึ้น และทดสอบในที่แห้งแล้งกึ่งชื้นย่อยภูมิภาคในประเทศโมร็อกโก เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ระบบนี่ระบุ overestimations ระยะระหว่างพื้นที่จะอ้างอิงและตั้ง OOA ในรูปธรรมย่อย 2 (0.03% และ 1.77%)พวกเขายังสังเกตนี่ที่ปลีกย่อยที่เกี่ยวข้องกับขอบภายในระบบซับซ้อนนี่ถูกดีระบุกึ่งอัตโนมัติกว่าสามารถ digitization ด้วยตนเอง การแนะนำการตรวจสอบความแม่นยำที่สูงกว่า นี่ใช้ OA แม็ปจะเร็วกว่า และวัตถุประสงค์มากขึ้นกว่าวิธีการดั้งเดิม และจะทำดีให้ข้อมูลที่จำเป็น สำหรับผู้จัดการที่ดินเพื่อสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจของพวกเขา และการกัดเซาะการวิจัยชุมชน
Weiqi โจว หวง Ganlin, Troy ออสติน ML Cadenasso (2009) นำเสนอที่ดินตามวัตถุประเภทครอบคลุมพื้นที่แรเงาในพื้นที่สูงแก้ปัญหาการศึกษาเปรียบเทียบวิธีที่สามการจัดครอบคลุมที่ดินพื้นที่แรเงาจากภาพถ่ายความละเอียดสูงที่พื้นที่ในเมือง วิธี 1combines สเปกตรัมข้อมูลในพื้นที่แรเงาข้อมูลปริภูมิการเงาจัด วิธีที่ 2 ใช้เงาฟื้นฟูเทคนิค วิธีการสหสัมพันธ์เชิงเส้นเพื่อสร้างรูปแบบ "ไร้เงา" ก่อนการจัดประเภท 3 วิธีใช้ฟิวชั่นข้อมูลแหล่งข้อมูลเพื่อช่วยในการจัดประเภทของเงา ทั้งสามวิธีใช้ขั้นตอนการจัดประเภทตามวัตถุ ผลระบุว่า 3 วิธีประสบความสำเร็จที่สุด มีความแม่นยำความถูกต้องโดยรวมของ 88%
Blaschke (2009) ตั้งใจว่า วัตถุจากรูปวิเคราะห์สำหรับแชมพูพัฒนาวัตถุจากวิธี ซึ่งมุ่งมั่นที่จะไปใช้พร้อมวัตถุจากภาพถ่ายในเวลาเดียวกันรวมการประมวลผลภาพและฟังก์ชันการทำงานของ GIS เพื่อใช้ข้อมูลสเปกตรัม และบริบทในวิธีการแบบบูรณาการ วิธีทั่วไปที่ใช้สำหรับการสร้างวัตถุรูปแบ่ง ซึ่งวันกลับให้สาว ๆ ได้ รอบปี 2000 GIS และการประมวลผลภาพเริ่มเติบโตกันอย่างรวดเร็วผ่านวัตถุจากรูปวิเคราะห์ (OBIA - หรือ GEOBIA สำหรับการวิเคราะห์ geospatial วัตถุจากภาพ) กระบวนทัศน์พิกเซลจะเริ่มแสดงรอยแตก และวิธี OBIA จะทำให้ความคืบหน้ามากต่อเวิร์กสกัดข้อมูลชัดเจน spatially เช่นจำเป็นสำหรับพื้นที่วางเป็นอย่างดีสำหรับโปรแกรมตรวจสอบหลายที่.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

khamphilung , strobl , tiede ( 2013 )ใช้วัตถุแบบใช้ ภาพ สำหรับการวิเคราะห์ดินในชนบทใช้/บนบกฝาครอบการแบ่ง ประเภท ตามหมู่บ้านแบบและรูปร่างใน ภาค ตะวันออกเฉียงเหนือ,ประเทศไทยอย่างรวดเร็วนกแพน - ทำ ภาพ จึงมีความละเอียดของ 0.6 ตารางเมตรถูกใช้ในการศึกษานี้. อัลกอริธึมการแบ่งสิทธิ์การเข้าถึงความละเอียดแบบมัลติได้ถูกใช้สำหรับการสร้างวัตถุ ภาพ จากค่าพิกเซลจากผู้ผลิตหลายรายการใช้ที่ดินได้รับการจำแนกให้เป็น 8 ชั้นเรียนในระบบการจำแนก ประเภท การที่ได้รับการพัฒนาขึ้นมาโดยกรมพัฒนาที่ดินประเทศไทย(เช่นในเมือง/บนบกสร้างขึ้นพื้นที่เกษตรกรรมรังแผ่นดินที่ดินป่าและน้ำ) ลักษณนามตามกฎที่ได้ถูกนำมาใช้สำหรับการแบ่ง ประเภท ได้ การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงการประเมินผลการปฏิบัติงานความแม่นยำ 70% และดัชนี Kappa โดยรวมของข้อตกลง 0.64 .
myint gober brazelgrossman-clarke ฮุยเวงชองรองกรรมการผู้อำนวยการอาวุโส( 2010 )ตามวัตถุประสงค์ที่วางแนวทางต่อพิกเซลแบบดั้งเดิมที่ไม่มี ประสิทธิภาพ ในการระบุชั้นเรียนในเมืองที่ดิน - ฝาครอบ โรงแรมแห่งนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าโดยการแบ่ง ประเภท ของ ภาพ quickbird ทั้งหมดโดยใช้ Spectra และกฎข้อที่ลักษณนามเช่นสูงสุดเป็นไปได้สูงมากว่าจะใช้อย่างกว้างขวางมากที่สุดของฝาครอบที่ดินที่เลือกเรียนที่สร้างขึ้นจาก quickbird โดยใช้การวิเคราะห์ discriminantข้าวในวิธีนี้ของออบเจกต์ที่ใช้ทำ 5 ขั้นตอนการแบ่ง ประเภท ที่แตกต่างกันไปโดยสิ้นเชิงจึงแยกและ spectrally พิกเซลความเหมือนที่แตกต่างกันเครื่องชั่งน้ำหนัก classifiers เพื่อกำหนดให้ที่ดินครอบคลุมถึงวัตถุแบบแบ่งส่วนใช้ในการศึกษารวมถึงการทำงานการเป็นสมาชิกและลักษณนามเพื่อนบ้านที่อยู่ใกล้ที่สุด การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงความถูกต้องโดยรวมสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด( 90.40% )ในขณะที่ลักษณนามโอกาสสูงสุดที่ผลิตได้ 67.60% การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าข้าววัตถุ - ใช้เป็นวิธีการดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดกว่าในแบบคลาสสิกต่อ - พิกเซลจัดหมวดหมู่ที่.
, International B . V . shruthi kerle jetten ( 2010 )การดำเนินงานการวิเคราะห์ ภาพ วัตถุแบบ( ooa )เพื่อแยกห้วยคุณสมบัติการกัดกร่อนจากพร้อมทั้ง ภาพถ่าย ดาวเทียมโดยใช้การผสมผสานของความยาวคลื่น ภูมิประเทศรูปทรง(รูปทรงเรขาคณิต)และข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้รับจาก ikonos geoeye และข้อมูล 1 . กฎข้อที่ - ตั้งค่าที่ได้รับการพัฒนาขึ้นและได้รับการทดสอบแล้วสำหรับเขตพื้นที่แบบกึ่งแห้งแล้งย่อย - ความชื้นในโมร็อกโก เปอร์เซ็นต์ของลำห้วยบริเวณระบบระบุ overestimations ระบบระหว่างพื้นที่การอ้างอิงที่และพื้นที่ ooa ในสองคณะอนุกรรมการลุ่มน้ำเหนือ( 0.03% และ 1.77% )นอกจากนี้ยังพบว่าที่บริเวณขอบความละเอียดลำห้วยที่เกี่ยวข้องในระบบคอมเพล็กซ์ลำห้วยดีกว่าระบุแบบกึ่งอัตโนมัติมากกว่าเป็นเรื่องที่เป็นไปได้โดยช่วยให้คุณดิจิไทซ์คู่มือแนะนำความแม่นยำในการตรวจสอบมากกว่า การจับคู่ OA แบบมีลำห้วยและรวดเร็วยิ่งขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์มากกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมและจะดีกว่าเหมาะกับการให้ข้อมูลที่สำคัญสำหรับผู้จัดการที่ดินเพื่อรองรับกระบวนการทำให้การตัดสินใจของพวกเขาและสำหรับชุมชนด้านการวิจัยการกัดกร่อน.
weiqi Zhou ganlin Huang ออสติน Troy m .L cadenasso (ค.ศ. 2009 )นำเสนอการแบ่ง ประเภท ฝาครอบที่ดินออบเจกต์ที่ใช้ในบริเวณพื้นที่ที่เต็มไปด้วยร่มเงาในความละเอียดของตำแหน่ง ภาพ สูงการศึกษาการเปรียบเทียบของสามวิธีใดวิธีหนึ่งสำหรับการแบ่ง ประเภท ฝาครอบที่ดินในบริเวณพื้นที่ที่เต็มไปด้วยร่มเงาจาก ภาพ ความละเอียดของตำแหน่ง ภาพ สูงใน สภาพแวดล้อม ตามแบบเมือง วิธีการ 1 ประกอบด้วยข้อมูลความยาวคลื่นในบริเวณพื้นที่ที่เต็มไปด้วยร่มเงาด้วยข้อมูล Spatial สำหรับการแบ่ง ประเภท ข้อมูลวิธีที่ 2 ใช้เทคนิคการคืนค่าข้อมูล,ที่ตามแนวยาว - ความสัมพันธ์วิธีการสร้างที่"เงา - แบบไม่เสียค่าบริการ" ภาพ ก่อนที่การจัด ประเภท วิธีใช้การผสมผสาน 3 ข้อมูลจากแหล่งอื่นๆเพื่อช่วยในการจำแนก ประเภท ของข้อมูล สามวิธีใดวิธีหนึ่งทั้งหมดที่ใช้ขั้นตอนการแบ่ง ประเภท วัตถุที่ ผลการค้นหาที่ระบุไว้ว่าวิธีการ 3 ความแม่นยำที่ดีที่สุดพร้อมด้วยความถูกต้องโดยรวมของ 88% .
blaschke ( 2009 )ตามวัตถุประสงค์วัตถุที่ใช้การวิเคราะห์ ภาพ สำหรับรีโมทคอนโทรลพร้อมด้วยการตรวจจับช่องเสียบสำหรับวิธีการพัฒนาของวัตถุซึ่งใช้ซึ่งมีเป้าหมายที่จะวิเคราะห์ถึงวัตถุใช้งานได้ง่ายจาก ภาพ ในขณะที่ในช่วงเวลาเดียวกันโดยการรวมฟังก์ชัน GIS และการประมวลผล ภาพ ในการใช้ข้อมูลและตามบริบทในทางหนึ่งที่วิธีการที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการสร้างวัตถุมีการแบ่งส่วน ภาพ ที่ย้อนเวลากลับไปในปี 1970 s ประมาณปี 2000 และการประมวลผล ภาพ GIS เริ่มเติบโตอย่างรวดเร็วโดยผ่านการวิเคราะห์ ภาพ ซึ่งใช้ออบเจกต์( obia - หรือ geobia สำหรับใช้ในการวิเคราะห์ ภาพ วัตถุ geospatial )สุดท้ายคือกระบวนทัศน์พิกเซลที่เป็นการเริ่มต้นในการแสดงมีรอยแตกรอยและวิธีการ obia ที่ทำให้มีความคืบหน้าอย่างมากต่อกระบวนการการขุดข้อมูลอย่างชัดเจนโดยสิ้นเชิงจึงได้เช่นมีความจำเป็นสำหรับการวางแผนการช่องและสำหรับโปรแกรมการตรวจสอบจำนวนมาก.