3.2 MethodologyInitially a pre-proc

3.2 Methodology
Initially a pre-processing of data is done through correction of the cross-talk problem, of resampling from SWIR bands (spatial resolution: 30 to 15 m), of image registration, of atmospheric correction and rectification of ASTER images from both data sets 2002 and 2003. Afterwards the automatic image classification is done using a non-supervised ART2 algorithm considering Artificial Neural Network (ANN), followed by a post-classification to minimize the presence of isolated pixels. Finally the evaluation of accuracy is done, using Kappa statistics, related to ground truth, with maps on land use/land cover are generated for both data sets considered.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.2
วิธีการขั้นต้นก่อนการประมวลผลของข้อมูลจะทำผ่านการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นข้ามพูดของresampling จากวง SWIR (ความละเอียดเชิงพื้นที่: 30-15 เมตร) ของการลงทะเบียนภาพของการแก้ไขบรรยากาศและแก้ไขภาพ ASTER จากข้อมูลทั้ง ชุดปี 2002 และ 2003 หลังจากนั้นการจัดหมวดหมู่ของภาพอัตโนมัติจะทำโดยใช้อัลกอริทึม ART2 ที่ไม่พิจารณาภายใต้การดูแลเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) ตามด้วยการโพสต์จำแนกเพื่อลดการปรากฏตัวของพิกเซลที่แยก ในที่สุดการประเมินผลของความถูกต้องที่จะทำโดยใช้สถิติคัปปาที่เกี่ยวข้องกับพื้นดินความจริงกับแผนที่การใช้ที่ดิน / สิ่งปกคลุมดินถูกสร้างขึ้นสำหรับทั้งชุดข้อมูลพิจารณา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.2 วิธีการเริ่มต้นการประมวลผลของข้อมูลจะทำโดยการแก้ไขของปัญหาของ cross-talk , สุ่มซ้ำจาก Sheikh วง ( พื้นที่ความละเอียด : 30 - 15 เมตร ) ของการแก้ไขภาพ , แก้ไขภาพและบรรยากาศจาก Aster ข้อมูลทั้งชุด 2002 และ 2003 หลังจากนั้นการจำแนกภาพโดยอัตโนมัติโดยใช้ขั้นตอนวิธีการไม่ art2 พิจารณาโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) ตามประกาศหมวดหมู่เพื่อลดการปรากฏตัวของแยกพิกเซล ในที่สุดการประเมินความถูกต้องเสร็จแล้ว โดยใช้สถิติ Kappa , ที่เกี่ยวข้องกับความจริงที่พื้นกับแผนที่การใช้ที่ดิน / สิ่งปกคลุมดินที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับทั้งสองชุดข้อมูลการพิจารณา