The objective of this study is to s

The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2
(Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land use/land cover mapping. The area under study is
located in northern Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive
changes at the landscape, by deforestation, selective logging and agriculture. Field data were acquired in May/June 2003. The use of
ASTER data allowed an improvement of the analysis of the occupation process in tropical forest areas. ASTER images have
adequate spatial and spectral resolution and are an alternative to the remaining remote sensing data available. The data had a
correction of the cross-talk problem, after realized a resampling from SWIR bands (spatial resolution 30 to 15 m), a atmospheric
correction and rectification of ASTER images from both data sets 2002 e 2003. The input parameters for the neural network ART2
were optimized by genetic algorithm and the neural network was evaluated by a comparison of classification results with field data.
The evaluation of accuracy was done using Kappa statistics. The results of the classification were of satisfactory quality. ASTER
bands 2 (630-690 nm), 3 (760-860 nm) and 4 (1600-1700 nm) allowed an increased differentiation of classes, while bands 8 (2295-
2365 nm) and 6 (2185-2225 nm) were complementary for the identification of classes. The main land use changes that occurred
between 2002 and 2003 were related to deforestation, since many areas of tropical forest were replaced by agriculture and pastures.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงความเกี่ยวข้องของการสังเคราะห์ของพันธุกรรม art2 unsupervised โครงข่ายประสาทเทียม( ทฤษฎีเรโซแนนซ์แบบ ) ในการจำแนกประเภทของแอสเตอร์ ภาพสำหรับการใช้ประโยชน์ที่ดินและสิ่งปกคลุมดินแผนที่ พื้นที่ใต้ศึกษาตั้งอยู่ในภาคเหนือของรัฐมาตูโกรสซูรัฐ , บราซิล , และมีลักษณะเป็นกระบวนการอาชีพของมนุษย์ที่แข็งแกร่งซึ่งทำให้เข้มข้นการเปลี่ยนแปลงในแนวนอน โดยการตัดไม้ทำลายป่า การเลือกสรร และเกษตรกรรม ข้อมูลสนามได้มาในเดือนพฤษภาคม / มิถุนายน 2003 ใช้ของข้อมูล Aster อนุญาตการปรับปรุงการวิเคราะห์อาชีพ กระบวนการในพื้นที่ป่าเขตร้อน ภาพ ?เพียงพอ พื้นที่และสเปกตรัมความละเอียดและเป็นทางเลือกที่เหลือข้อมูลระยะไกลใช้ได้ ข้อมูลมีการแก้ไขปัญหาของ cross-talk หลังจากคิดได้ว่า สุ่มซ้ำจาก Sheikh วง ( ความละเอียด 30 พื้นที่ 15 เมตร ) , บรรยากาศการแก้ไขและการแก้ไขของแอสเตอร์ ภาพทั้งชุดข้อมูล E ปี 2002 ป้อนพารามิเตอร์สำหรับ art2 โครงข่ายประสาทเทียมเหมาะสมโดยขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและโครงข่ายประสาทเทียมถูกประเมินโดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการจำแนกข้อมูลภาคสนามการประเมินความถูกต้องโดยใช้สถิติ Kappa . ผลของการจัดหมวดหมู่ มีคุณภาพที่น่าพอใจ แอสเตอร์กลุ่ม 2 ( 630-690 nm ) , 3 ( 760-860 nm ) และ 4 ( 1600-1700 nm ) อนุญาตให้มีการเพิ่มขึ้นของชั้น ตอนที่ 8 ( 2295 - วง2365 nm ) และ 6 ( 2185-2225 nm ) เป็นทางเลือกสำหรับการกำหนดชั้นเรียน หลักของการใช้ที่ดินการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นระหว่าง 2002 และ 2003 ที่เกี่ยวข้องกับการตัดไม้ทำลายป่า เนื่องจากหลายพื้นที่ของป่าเขตร้อนถูกแทนที่ด้วยการเกษตรและทุ่งหญ้า