Pixel-based methodologies were performed using ERDAS
Imagine
®
9.3 and included both supervised and unsupervised
classifications. Supervised classifications were created from
the PCA subsets (CIROnOff, CIROff, and OnOff images)
utilizing the previously developed training datasets. The
resulting classifications all exhibited the “salt and pepper”
appearance commonly associated with pixel-based
classifications (Campagnolo and Cerdeira, 2007; De Jong et al.,
2001; Gao and Mas, 2008; Van de Voorde et al., 2004). To
reduce this effect and aggregate feature classes into patches
approximating the minimum mapping unit (0.04 hectares), the
“Clump” and “Eliminate” tools in ERDAS Imagine
®
were used.
Unsupervised classifications of the same three subsets PCA
images were done using ERDAS Imagine
®
software.
พิกเซลวิธีการตามที่ถูกดำเนินการโดยใช้ erdas
Imagine
® 9.3 และรวมทั้งการกำกับดูแลและการจำแนกประเภทหากิน
การจำแนกประเภทภายใต้การดูแลถูกสร้างขึ้นจาก
ย่อย PCA (cironoff, ciroff และภาพ Onoff)
ใช้ก่อนหน้านี้การพัฒนาชุดการฝึกอบรม
ส่งผลให้การจัดแสดงทั้งหมด "เกลือและพริกไทย"
ลักษณะทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับพิกเซลที่ใช้จำแนก
(Campagnolo และ Cerdeira, 2007; ที่ jong, et al, 2001
. เก่าและ Mas, 2008;. แวนเดอ Voorde et al, 2004) เพื่อลดผลกระทบ
นี้และชั้นเรียนคุณลักษณะที่รวมกันเป็นแพทช์
ที่ใกล้เคียงกับการทำแผนที่หน่วยขั้นต่ำ (0.04 เฮกตาร์),
"กอ" และ "กำจัด" เครื่องมือใน erdas จินตนาการ
®ถูกนำมาใช้.
การจำแนกประเภทของหากินเหมือนกันสามส่วนย่อย PCA
ภาพที่ถูกทำโดยการใช้ erdas จินตนาการ
®ซอฟต์แวร์
การแปล กรุณารอสักครู่..