It has been previously determined that satellite image classification
results did not improve over a period of 15 years in spite of
vigorous and creative efforts to establish new classification algorithms
during this period (Wilkinson, 2005). Therefore, it was
concludedthere is little valuein continuedresearchefforts toimprove
classification algorithms in remote sensing (Manandhar et al., 2009).
Recently, the trend amongst researchers has been to let geographical
data “have a stronger voice” rather than let statistically-derived
parameters dictate the analysis. Integration of remotely-sensed data
with other sources of georeferenced information, such as previous
land-use data, spatial texture, and digital elevation models (along
with their derivatives: slope, aspect, etc.), geology, soils, hydrology,
transportation network, vegetation, and climate enable greater classification
accuracy to be achieved (Lillesand & Kiefer, 2000;
Manandhar et al., 2009; Stefanov, Ramsey, & Christensen, 2001;
Tateishi & Shalaby, 2007). The particular sources of data used and
howand when they are employed in a given application are normally
determined through a set of decision rules formulated by the image
analyst. The integration of several data sources in a Geographic
Information System (GIS) allows the analyst to develop a series of
post-classification decision rules utilizing all the data sources in
combination (Lillesand & Kiefer, 2000). The integration of remotesensing
data, GIS and “expert system” techniques to form Decision
Support Systems (DSS) can provide better classification accuracies
than any of the individual data sources used alone.
มันมีก่อนหน้านี้ระบุว่า ผลการจำแนก
ภาพดาวเทียมไม่ปรับปรุง ตลอดระยะเวลา 15 ปี แม้
แข็งแรงและความพยายามสร้างสรรค์เพื่อสร้างใหม่ขั้นตอนวิธีการจำแนก
ช่วงนี้ ( วิลกินสัน , 2005 ) จึงเป็น continuedresearchefforts
concludedthere valuein น้อยพัฒนา
ขั้นตอนวิธีการจำแนกในการสำรวจระยะไกล ( manandhar et al . , 2009 ) .
เมื่อเร็ว ๆนี้แนวโน้มในหมู่นักวิจัยได้ให้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์
" มีแข็งแกร่ง เสียง " มากกว่าที่จะให้ข้อมูลที่ได้มา
พารามิเตอร์เขียนวิเคราะห์ การบูรณาการข้อมูลจากระยะไกล
กับแหล่งอื่น ๆของทางข้อมูลเช่นเดิม
- ข้อมูลเชิงพื้นผิว และรุ่นสูงดิจิตอล ( ตามด้วยอนุพันธ์ของความลาดชัน
, ด้าน , ฯลฯ ) , ธรณีวิทยาดิน , อุทกวิทยา ,
เครือข่ายพืช การขนส่ง และบรรยากาศให้ความถูกต้องมากขึ้นหมวดหมู่
ให้ประสบผลสำเร็จ ( lillesand &คีเฟอร์ , 2000 ;
manandhar et al . , 2009 ; stefanov แรมซี่ย์ & Christensen , 2001 ;
tateishi & shalaby , 2007 ) โดยเฉพาะแหล่งที่มาของข้อมูลที่ใช้และ
howand เมื่อพวกเขาจะใช้ในการกำหนดเป็นปกติ
พิจารณาโดยใช้ชุดของกฎการตัดสินใจยุทธศาสตร์ โดยนักวิเคราะห์ภาพ
บูรณาการหลาย ๆแหล่งข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ( GIS )
ให้นักวิเคราะห์ที่จะพัฒนาชุดของ
โพสต์หมวดหมู่กฎการตัดสินใจใช้ประโยชน์จากทุกแหล่งข้อมูลใน
รวมกัน ( lillesand &คีเฟอร์ , 2000 ) บูรณาการของรีโมตเซนซิง
ข้อมูลระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์และระบบ " " ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคเพื่อสร้างระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
( DSS ) สามารถให้ความถูกต้องที่ดีกว่าหมวดหมู่
กว่าใด ๆของแต่ละแหล่งข้อมูลที่ใช้คนเดียว
การแปล กรุณารอสักครู่..