Cowen et al. (1995) report that the

Cowen et al. (1995) report that there needs to be a minimum of
four spatial units (e.g., 4 pixels) within an urban object area to
effectively be identified using a remotely sensed image. In other
words, the sensor spatial resolution needs to be at least one-half the
diameter of the smallest object of interest. For example, if we need to
identify a mobile home (an urban object) that is 4 m wide, the
minimum spatial resolution of high quality imagery without haze or
other atmospheric problems would be 2.0 by 2.0 m (Fig. 1). This
implies that the required spatial resolution of remotely sensed data to
prepare an urban land use and land cover map needs to be at least one
half the size of the smallest object to be identified in the image. This
operational concept or real world situation is not precisely in line with
the theoretical definition of the spatial resolution as the smallest
linear separation between objects that can be separated in an image
(Jensen, 2005; Lillesand et al., 2008). In a real world situation, a 4 m
wide object to be identified in an image most likely does not locate
perfectly over 4 pixels in a 2 mresolution image as illustrated in Fig. 1.
Hence, we need a pixel size that is remarkably smaller than an object
to identify that object in an image. Since urban objects are notably
smaller in comparison to natural features, it is apparent that we need
a significantly small pixel size for urban applications.
The geometric elements of image interpretation (e.g., pattern,
shape, size, and orientation) are important when using highresolution
image data for urban applications. However, the question
of whether we should evaluate the usefulness of a given type of
imagery (e.g., Landsat Thematic Mapper and IKONOS) for extracting
specific types of information (e.g., swimming pools) based solely on

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โคเวน et al. (1995) รายงานที่มีความต้องการขั้นต่ำสี่ภายในพื้นที่การเมืองวัตถุเชิงพื้นที่หน่วย (เช่น 4 พิกเซล)มีประสิทธิภาพสามารถระบุโดยใช้รูปแบบ sensed จากระยะไกล ในอื่น ๆคำ เซนเซอร์ความละเอียดเชิงพื้นที่ต้องมีอย่างน้อยครึ่งหนึ่งของเส้นผ่าศูนย์กลางของวัตถุที่เล็กที่สุดที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการระบุบ้านมือถือ (วัตถุเมือง) ที่อยู่ 4 ม.กว้าง การความละเอียดเชิงพื้นที่ขั้นต่ำของภาพคุณภาพสูงโดยไม่มีหมอกควัน หรือปัญหาอื่น ๆ บรรยากาศจะเป็น 2.0 โดย 2.0 เมตร (รูปที่ 1) นี้ก็หมายความว่าความละเอียดเชิงพื้นที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจากระยะไกลรู้สึกไปเตรียมการใช้ที่ดินในเมือง และที่ดินครอบคลุมแผนที่ต้องมีอย่างน้อยหนึ่งครึ่งหนึ่งของขนาดวัตถุที่เล็กที่สุดที่จะระบุในภาพ นี้แนวคิดในการดำเนินงานหรือสถานการณ์จริงไม่ตรงกับคำอธิบายทฤษฎีของความละเอียดเชิงพื้นที่เป็นเล็กที่สุดแบ่งวัตถุที่สามารถแยกจากกันในรูปเชิงเส้น(เจนเซ่น 2005 Lillesand et al. 2008) ในสถานการณ์จริง 4 เมตรค้นหาวัตถุมากมายที่จะระบุในภาพส่วนใหญ่มักไม่พิกเซลที่สมบูรณ์ 4 ในรูปที่ 2 mresolution ดังที่แสดงในรูปที่ 1ด้วยเหตุนี้ เราจำเป็นต้องมีขนาดพิกเซลที่น่าทึ่งที่มีขนาดเล็กกว่าวัตถุการระบุวัตถุในรูปภาพ เนื่องจากข้อมูลเมืองสะดุดตามีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับคุณสมบัติตามธรรมชาติ มันเห็นได้ชัดว่า เราต้องมีขนาดพิกเซลขนาดเล็กมากสำหรับการใช้งานในเมืององค์ประกอบทางเรขาคณิตของการตีความรูปภาพ (เช่น รูปแบบรูปร่าง ขนาด และการวางแนว) มีความสำคัญเมื่อใช้ highresolutionข้อมูลภาพสำหรับการใช้งานในเมือง อย่างไรก็ตาม คำถามความว่าเราควรประเมินประโยชน์ของการกำหนดชนิดของภาพ (เช่น Landsat ใจ Mapper และ IKONOS) สำหรับการดึงข้อมูลระบุชนิดของข้อมูล (เช่น สระว่ายน้ำ) ถือตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เว่น, et al (1995) รายงานว่ามีความต้องการที่จะต่ำสุดของ
สี่หน่วยเชิงพื้นที่ (เช่น 4 พิกเซล) ภายในพื้นที่วัตถุในเมืองเพื่อ
ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้รับการระบุการใช้ภาพจากระยะไกลรู้สึก ในอื่น ๆ
คำที่ความละเอียดเชิงพื้นที่เซ็นเซอร์จะต้องมีอย่างน้อยหนึ่งครึ่ง
เส้นผ่าศูนย์กลางของวัตถุที่มีขนาดเล็กที่สุดที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่นถ้าเราจำเป็นต้อง
ระบุบ้านมือถือ (วัตถุในเมือง) ที่เป็น 4 เมตรกว้าง
ความละเอียดเชิงพื้นที่ขั้นต่ำของภาพที่มีคุณภาพสูงโดยไม่ต้องหมอกควันหรือ
ปัญหาที่เกิดขึ้นในชั้นบรรยากาศอื่น ๆ จะเป็น 2.0 จาก 2.0 เมตร (รูปที่ 1). นี้
แสดงให้เห็นว่าจำเป็นต้องใช้ความละเอียดเชิงพื้นที่ของข้อมูลรู้สึกจากระยะไกลเพื่อ
เตรียมความพร้อมการใช้ประโยชน์ที่ดินในเขตเมืองและแผนที่ปกคลุมดินจะต้องมีอย่างน้อยหนึ่ง
ครึ่งหนึ่งของขนาดของวัตถุที่เล็กที่สุดที่จะระบุในภาพ นี้
แนวคิดการดำเนินงานหรือสถานการณ์โลกแห่งความจริงไม่ได้เป็นอย่างแม่นยำสอดคล้องกับ
ความหมายของทฤษฎีความละเอียดเชิงพื้นที่เป็นที่เล็กที่สุด
แยกเชิงเส้นตรงระหว่างวัตถุที่สามารถแยกออกจากกันในภาพ
(เซ่น 2005 Lillesand et al, 2008). ในสถานการณ์ที่โลกแห่งความจริงเป็น 4 เมตร
วัตถุกว้างที่จะระบุในภาพส่วนใหญ่มีแนวโน้มไม่ได้หา
ได้อย่างสมบูรณ์แบบมากกว่า 4 พิกเซล 2 mresolution ภาพดังแสดงในรูปที่ 1.
ดังนั้นเราจำเป็นต้องมีขนาดพิกเซลที่น่าทึ่งขนาดเล็กกว่าวัตถุ
ที่จะระบุว่าวัตถุในภาพ ตั้งแต่วัตถุในเมืองมีความโดดเด่น
ที่มีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับคุณสมบัติตามธรรมชาติจะเห็นได้ชัดว่าเราจำเป็นต้อง
มีขนาดพิกเซลขนาดเล็กอย่างมีนัยสำคัญสำหรับการใช้งานในเมือง.
องค์ประกอบทางเรขาคณิตของการตีความภาพ (เช่นรูปแบบ
รูปร่างขนาดและการวางแนว) มีความสำคัญเมื่อใช้ HighResolution
ข้อมูลภาพสำหรับการใช้งานในเมือง แต่คำถามที่
ว่าเราควรจะประเมินผลประโยชน์ของประเภทที่กำหนดของ
ภาพ (เช่น Landsat Thematic Mapper และ IKONOS) สำหรับการแยก
ประเภทเฉพาะของข้อมูล (เช่นสระว่ายน้ำ) ตาม แต่เพียงผู้เดียว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โคเวน et al . ( 1995 ) รายงานว่าต้องมีขั้นต่ำหน่วยที่ 4 มิติ ( เช่น 4 พิกเซล ) ภายในเมืองพื้นที่วัตถุได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถระบุโดยใช้ภาพจากดาวเทียม . ในอื่น ๆคำ เซ็นเซอร์ความละเอียดจะต้องมีพื้นที่อย่างน้อยครึ่งหนึ่งขนาดของวัตถุที่เล็กที่สุดของดอกเบี้ย ตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการระบุบ้านเคลื่อนที่ ( วัตถุเมือง ) ที่ 4 เมตรกว้างความละเอียดของภาพน้อยที่สุดเชิงคุณภาพสูงปราศจากเมฆหมอกหรือปัญหาอื่น ๆ บรรยากาศจะเป็น 2.0 2.0 เมตร ( รูปที่ 1 ) นี้บางพื้นที่ที่ต้องการความละเอียดของข้อมูลจากระยะไกลเพื่อเตรียมการใช้ที่ดินในเมืองและที่ดินแผนที่ครอบคลุมต้องมีอย่างน้อยหนึ่งครึ่งหนึ่งของขนาดของวัตถุที่เล็กที่สุดที่จะระบุในรูป นี้แนวคิดการดำเนินงานหรือสถานการณ์จริงไม่ได้เป็นอย่างแม่นยำในบรรทัดกับนิยามเชิงทฤษฎีของความละเอียดเชิงพื้นที่ที่น้อยที่สุดเส้นแยกระหว่างวัตถุที่สามารถแยกภาพ( เจนเซ่น , 2005 ; lillesand et al . , 2008 ) ในสถานการณ์โลกแห่งความจริง , 4 ม.กว้างของวัตถุที่จะระบุในรูปส่วนใหญ่ไม่ได้ค้นหาสมบูรณ์กว่า 4 พิกเซลใน 2 mresolution ภาพตามที่แสดงในรูปที่ 1ดังนั้น เราต้องมีขนาดพิกเซลที่น่าทึ่ง มีขนาดเล็กกว่าวัตถุเพื่อระบุว่าวัตถุในรูป ตั้งแต่วัตถุเมืองโดยเฉพาะขนาดเล็กในการเปรียบเทียบกับลักษณะธรรมชาติ เห็นได้ชัดว่าเราต้องการขนาดพิกเซลมีขนาดเล็ก สำหรับการใช้งานในเมืององค์ประกอบทางเรขาคณิตของการแปลงภาพ , รูปแบบ ( เช่นรูปทรง ขนาด และทิศทางที่สำคัญเมื่อใช้ highresolution )ข้อมูลภาพสำหรับการใช้งานในเมือง อย่างไรก็ตาม คำถามว่าเราควรจะประเมินประโยชน์ของระบุประเภทภาพ ( เช่นภาพ mapper ใจ และโคโนส ) เพื่อแยกประเภทของข้อมูล ( เช่น สระว่ายน้ำ ) แต่เพียงผู้เดียวใน