2003; Manandhar et al., 2009; Sader

2003; Manandhar et al., 2009; Sader, Ahl, & Liou, 1995; Schulz,
Cayuela, Echeverria, Salas, & Rey Benayas, 2010). Landsat has been
providing a nearly continuous record of global land surface change
since 1972 (Cohen & Goward, 2004). Currently, two Landsat sensors
in orbit are operational: TM on board Landsat-5 and Enhanced
Thematic Mapper Plus (ETMþ) on board Landsat-7. Both sensors
acquire measurements in all major portions of the solar electromagnetic
spectrum (visible, near-infrared, and shortwave-infrared),
providing significant advantage over less capable sensor systems.
However, Landsat-7, launched in 1999, developed a problem with
the scan-line corrector in 2003, leading to reduced data quality for
land-use mapping applications (Powell, Pflugmacher, Kirschbaum,
Kim, & Cohen, 2007). Today, Landsat-5, launched in 1984, has far
exceeded its 3-year life expectancy but continues to provide quality
data products, although it was expected to run out of fuel by late
2010 (Wulder et al., 2008). Landsat data are widely applied for landuse
classification on a regional scale due to their relatively lower
cost, longer history, and higher frequency of archives in comparison
to other remote-sensing data sources.
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.
The purpose of this work was to explore low-cost techniques for
land-use mapping. Landsat TM imagery was classified by two
widely used and established classification approaches, and these
two methods were combined and compared. Next, the hypothesis
that integrating current satellite remote-sensing data together with
data from the Israeli GIS will improve the land-use mapping
significantly was tested. The land-use classification technique
presented in this work can be used to produce information pertaining
changes in land-uses, such as monitoring of land-use
conversion and land degradation. The information could be further
used to study the relations between land-use changes and other
phenomena such as carbon fixation, biodiversity, climate change,
and sustainable management of natural resources.
Specific objectives of the current study are:
1. To compare between supervised and unsupervised land-use
classification techniques;
2. To examine whether combining signatures from both supervised
and unsupervised training data (hybrid classification)
provides significantly more accurate results then each
approach separately

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2003 Manandhar et al., 2009 Sader, Ahl, & Liou, 1995 SchulzCayuela, Echeverria ศาลา และเรย์ Benayas, 2010) Landsat ได้ให้ข้อมูลอย่างต่อเนื่องเกือบเปลี่ยนแผ่นดินโลกตั้งแต่ 1972 (โคเฮน & Goward, 2004) ขณะนี้ สอง Landsat เซ็นเซอร์ในวงโคจรปฏิบัติงาน: TM บน Landsat 5 และ Enhancedเฉพาะเรื่อง Mapper Plus (ETMþ) บน Landsat-7 เซนเซอร์ทั้งสองได้รับการประเมินในทุกหลักบางส่วนของแสงการไฟฟ้าสเปกตรัม (มองเห็น อินฟราเรดใกล้ และ อินฟราเรดคลื่นสั้น),ให้ประโยชน์สำคัญผ่านระบบเซ็นเซอร์ที่มีความสามารถน้อยอย่างไรก็ตาม Landsat-7 เปิดตัวในปี 1999 พัฒนาปัญหาcorrector แกนสาย 2003 นำไปสู่คุณภาพข้อมูลลดลงที่ดินใช้แมปแอพลิเคชัน (พาวเวล Pflugmacher, Kirschbaumคิม และโคเฮน 2007) วันนี้ Landsat-5 เปิดตัวในปี 1984 ได้ไกลเกินอายุขัยของ 3 ปี แต่ยังคงให้คุณภาพข้อมูลผลิตภัณฑ์ แม้ว่ามันถูกต้องหมดเชื้อเพลิงล่าช้า2010 (Wulder et al., 2008) มีใช้ข้อมูล Landsat สำหรับ landuse อย่างกว้างขวางการจัดประเภทในระดับภูมิภาคเนื่องจากพวกเขาค่อนข้างต่ำกว่าต้นทุน ประวัติยาว และความถี่สูงของคลังข้อมูลในการเปรียบเทียบการตรวจวัดระยะไกลแหล่งข้อมูลอื่นมีการกำหนดประเภทภาพดาวเทียมที่ก่อนหน้านี้ผลได้ปรับปรุงเป็นระยะเวลา 15 ปีทั้ง ๆ ที่ไม่ความคึกคัก และความคิดสร้างสรรค์พยายามที่จะสร้างอัลกอริทึมการจัดประเภทใหม่ในช่วงเวลานี้ (Wilkinson, 2005) ดังนั้น ก็concludedthere เป็น toimprove continuedresearchefforts valuein น้อยอัลกอริทึมการจัดประเภทในแชมพู (Manandhar et al., 2009)เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีแนวโน้มท่ามกลางนักวิจัยได้ให้ทางภูมิศาสตร์ข้อมูล "มีเสียงแข็ง" แทนที่ให้มาทางสถิติพารามิเตอร์บอกวิเคราะห์ รวมข้อมูลเหตุการณ์จากระยะไกลมีข้อมูลอื่น ๆ georeferenced เช่นก่อนหน้านี้ข้อมูลการใช้ที่ดิน พื้นที่พื้นผิว และแบบจำลองความสูงดิจิตอล (ตามด้วยอนุพันธ์ของ: ลาด ด้าน ฯลฯ), ธรณีวิทยา ดินเนื้อปูน อุทกวิทยาเครือข่าย พืช และสภาพภูมิอากาศให้จัดประเภทมากขึ้นความถูกต้องจะทำได้ (Lillesand & คี 2000Manandhar et al., 2009 Stefanov หอประชุมรัฐสภา และคริ สเตนเซ่น 2001Tateishi & Shalaby, 2007) แหล่งมาเฉพาะของข้อมูลที่ใช้ และhowand เมื่อพวกเขาถูกว่าจ้างในโปรแกรมประยุกต์ที่กำหนดมีกำหนด โดยชุดของกฎการตัดสินใจโดยภาพนักวิเคราะห์ รวมแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ในทางภูมิศาสตร์ระบบสารสนเทศ (GIS) ช่วยให้นักวิเคราะห์ในการพัฒนาชุดกฎการจัดประเภทหลังตัดสินใจใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลทั้งหมดในชุด (Lillesand & คี 2000) รวม remotesensingข้อมูล GIS และเทคนิค "ระบบผู้เชี่ยวชาญ" ฟอร์มการตัดสินใจระบบสนับสนุน (DSS) ให้ดีประเภท accuraciesกว่าที่แหล่งข้อมูลแต่ละที่ใช้คนเดียววัตถุประสงค์ของงานนี้คือการ สำรวจเทคนิคต้นทุนต่ำสำหรับใช้ที่ดินการแมป ถ่าย Landsat TM เป็นประเภทสองวิธีจัดประเภทที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย และขึ้น และเหล่านี้วิธีที่สองถูกรวม และเปรียบเทียบ ถัดไป ทฤษฏีที่รวมปัจจุบันดาวเทียมข้อมูลไร้สายระยะไกลกันข้อมูลจาก GIS อิสราเอลจะปรับปรุงการแมปใช้ที่ดินอย่างมีนัยสำคัญได้รับการทดสอบ เทคนิคจัดประเภทการใช้ที่ดินในนี้สามารถใช้งานในการผลิตข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในดินใช้ เช่นตรวจสอบการใช้ที่ดินสร้างแปลงและที่ดิน ข้อมูลอาจจะเพิ่มเติมใช้ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและอื่น ๆปรากฏการณ์ปฏิกิริยาการตรึงคาร์บอน ความหลากหลายทางชีวภาพ การเปลี่ยน แปลงสภาพภูมิอากาศและจัดการทรัพยากรธรรมชาติอย่างยั่งยืนมีวัตถุประสงค์เฉพาะของการศึกษาปัจจุบัน:1. การเปรียบเทียบระหว่างมี และ unsupervised ที่ดินใช้เทคนิคการจัดประเภท2. การตรวจสอบว่าลายเซ็นจากทั้งแบบมีผู้สอนรวมและข้อมูลการฝึกอบรม unsupervised (ประเภทผสม)อย่างมีนัยสำคัญให้ถูกต้องมากขึ้นผลลัพธ์จากแต่ละวิธีการแยกต่างหาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2003; Manandhar et al, 2009. Sader, อาห์และ Liou, 1995; ชัลส์
Cayuela, Echeverria, ศาลา, และเรย์ Benayas 2010) Landsat ได้รับการ
ให้บริการอย่างต่อเนื่องเกือบบันทึกของการเปลี่ยนแปลงพื้นผิวดินแดนทั่วโลก
ตั้งแต่ปี 1972 (โคเฮนและ Goward, 2004) ปัจจุบันสองเซ็นเซอร์ Landsat
ในวงโคจรมีการดำเนินงาน: TM บนกระดาน Landsat-5 และ Enhanced
Thematic Mapper พลัส (ETMþ) บนกระดาน Landsat-7 เซ็นเซอร์ทั้งสอง
ได้รับการตรวจวัดในส่วนที่สำคัญทั้งหมดของแม่เหล็กไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์
สเปกตรัม (มองเห็นได้ใกล้อินฟราเรดและเอฟเอ็มอินฟราเรด),
การให้ประโยชน์ที่สำคัญกว่าระบบเซ็นเซอร์ที่มีความสามารถน้อย.
แต่ Landsat-7 ที่เปิดตัวในปี 1999 มีปัญหากับการพัฒนา
แก้สแกนเส้นในปี 2003 ที่นำไปสู่ข้อมูลที่มีคุณภาพลดลงสำหรับ
การใช้งานการทำแผนที่การใช้ที่ดิน (พาวเวล, Pflugmacher, Kirschbaum,
คิมและโคเฮน 2007) วันนี้ Landsat-5 เปิดตัวในปี 1984 ได้ไกล
เกินอายุขัย 3 ปี แต่ยังคงให้คุณภาพ
ผลิตภัณฑ์ข้อมูลแม้ว่ามันจะถูกคาดว่าจะวิ่งออกมาจากน้ำมันเชื้อเพลิงในช่วงปลาย
2010 (Wulder et al., 2008) Landsat ข้อมูลถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการใช้ที่ดิน
การจำแนกในระดับภูมิภาคเนื่องจากค่อนข้างต่ำของพวกเขา
ค่าใช้จ่ายในประวัติศาสตร์อีกต่อไปและความถี่สูงของคลังในการเปรียบเทียบ
กับคนอื่น ๆ ระยะไกลตรวจจับแหล่งข้อมูล.
มันได้รับการพิจารณาก่อนหน้านี้ว่าการจัดหมวดหมู่ภาพจากดาวเทียม
ผลไม่ดี ในช่วงระยะเวลา 15 ปีทั้งๆที่มี
ความพยายามพลังและความคิดสร้างสรรค์ในการสร้างขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ใหม่
ในช่วงเวลานี้ (วิลกินสัน, 2005) ดังนั้นจึงเป็น
concludedthere เป็น continuedresearchefforts valuein น้อย ได้แก่ การปรับปรุง
ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ในการสำรวจระยะไกล (Manandhar et al., 2009).
เมื่อเร็ว ๆ นี้แนวโน้มในหมู่นักวิจัยได้รับการให้ทางภูมิศาสตร์
ข้อมูล "ได้เสียงที่แข็งแกร่ง" มากกว่าปล่อยให้ทางสถิติที่ได้จาก
พารามิเตอร์กำหนด การวิเคราะห์ การบูรณาการข้อมูลระยะไกลรู้สึก
กับแหล่งอื่น ๆ ของข้อมูลอ้างอิงทางภูมิศาสตร์เช่นก่อนหน้านี้
ข้อมูลการใช้ประโยชน์ที่ดินเนื้อเชิงพื้นที่และรูปแบบดิจิตอลสูง (พร้อม
กับอนุพันธ์ของพวกเขาลาดชันด้านอื่น ๆ ) ธรณีวิทยาดินอุทกวิทยา
เครือข่ายการขนส่ง พืชพันธุ์และสภาพภูมิอากาศมากขึ้นช่วยให้การจัดหมวดหมู่
ความถูกต้องที่จะประสบความสำเร็จ (Lillesand & Kiefer 2000;
Manandhar et al, 2009;. Stefanov แรมซีย์และคริส 2001;
Tateishi & Shalaby 2007) แหล่งที่มาโดยเฉพาะอย่างยิ่งของข้อมูลที่ใช้และ
howand เมื่อพวกเขาถูกว่าจ้างในการประยุกต์ใช้ให้เป็นปกติ
การพิจารณาผ่านชุดของกฎการตัดสินใจสูตรโดยภาพ
นักวิเคราะห์ บูรณาการของแหล่งข้อมูลหลายในทางภูมิศาสตร์
ระบบสารสนเทศ (GIS) ช่วยให้นักวิเคราะห์ในการพัฒนาชุดของ
หลักเกณฑ์ในการตัดสินใจการโพสต์การจัดหมวดหมู่การใช้ทุกแหล่งข้อมูลใน
การรวมกัน (Lillesand และ Kiefer, 2000) การรวมกลุ่มของ remotesensing
ข้อมูล GIS และ "ระบบผู้เชี่ยวชาญ" เทคนิคในรูปแบบการตัดสินใจ
ระบบสนับสนุน (DSS) สามารถให้ความถูกต้องของการจัดหมวดหมู่ที่ดีขึ้น
กว่าใด ๆ ของแหล่งข้อมูลบุคคลที่ใช้เพียงอย่างเดียว.
วัตถุประสงค์ของงานนี้คือการสำรวจเทคนิคต้นทุนต่ำสำหรับ
ที่ดิน การทำแผนที่ที่ใช้งาน Landsat TM ภาพจำแนกตามสอง
ใช้กันอย่างแพร่หลายและเป็นที่ยอมรับวิธีการจัดหมวดหมู่และเหล่านี้
สองวิธีมารวมกันและเมื่อเทียบกับ ถัดไปสมมติฐาน
ว่าการบูรณาการข้อมูลดาวเทียมในปัจจุบันการตรวจจับระยะไกลร่วมกับ
ข้อมูลจากระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์อิสราเอลจะปรับปรุงการทำแผนที่การใช้ที่ดิน
อย่างมีนัยสำคัญได้รับการทดสอบ เทคนิคการจัดหมวดหมู่การใช้ประโยชน์ที่ดิน
ที่นำเสนอในงานนี้สามารถนำมาใช้ในการผลิตข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ
การเปลี่ยนแปลงในการใช้ประโยชน์ที่ดินเช่นการตรวจสอบการใช้ประโยชน์ที่ดิน
แปลงและความเสื่อมโทรมของที่ดิน ข้อมูลจะได้รับการต่อไป
ใช้ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินและอื่น ๆ ที่
ปรากฏการณ์เช่นการตรึงคาร์บอนความหลากหลายทางชีวภาพและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
. และการจัดการทรัพยากรธรรมชาติอย่างยั่งยืน
วัตถุประสงค์เฉพาะของการศึกษาในปัจจุบันคือ:
1 เพื่อเปรียบเทียบระหว่างภายใต้การดูแลและ unsupervised การใช้ที่ดิน
เทคนิคการจำแนก
2 เพื่อตรวจสอบว่าการรวมลายเซ็นจากทั้งภายใต้การดูแล
ข้อมูลการฝึกอบรมและใกล้ชิด (จำแนกประเภทไฮบริด)
ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้นแล้วแต่ละ
วิธีแยกต่างหาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2003 ; manandhar et al . , 2009 ; sader อาห์& , , 2 , 1995 ; ชูลซ์ ,
cayuela echeverria ซาลัส , , , &เรย์ benayas , 2010 ) ดาวเทียมได้ถูก
ให้บันทึกเกือบอย่างต่อเนื่องเปลี่ยน
ดินทั่วโลกตั้งแต่ 1972 ( โคเฮน& goward , 2004 ) ขณะนี้สองภาพเซ็นเซอร์
ในวงโคจร ) : TM บนกระดานข้อมูลและปรับปรุง
ใจ ( ETM þ Mapper Plus ) บนกระดานระบบผู้เชี่ยวชาญ . เซ็นเซอร์ทั้งสอง
ได้รับการวัดผลในส่วนที่สำคัญทั้งหมดของสเปกตรัมแม่เหล็กไฟฟ้า
พลังงานแสงอาทิตย์ ( เห็นใกล้อินฟราเรด และอินฟราเรดคลื่นสั้น )
ให้พบประโยชน์ผ่านระบบเซ็นเซอร์ที่มีความสามารถน้อยกว่า
อย่างไรก็ตามระบบผู้เชี่ยวชาญ , เปิดตัวในปี 1999 ได้รับการพัฒนาปัญหากับ
สแกนเส้น Corrector ในปี 2003 ที่นำไปสู่การลดคุณภาพข้อมูลสำหรับการทำแผนที่การใช้ที่ดิน (
พาวล์ pflugmacher kirschbaum
, , คิม&โคเฮน , 2007 ) วันนี้ , ดาวเทียม , เปิดตัวในปี 1984 ได้ไกลเกินอายุขัยของมัน
3 ปี แต่ยังคงให้คุณภาพ
ข้อมูลผลิตภัณฑ์ ถึงแม้ว่ามันถูกคาดว่าจะหมดเชื้อเพลิง โดยสาย
2010 ( wulder et al . , 2008 ) ข้อมูล ข้อมูล มีการใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อใช้ประโยชน์ที่ดิน
การจำแนกในระดับภูมิภาคของพวกเขาค่อนข้างต่ำเนื่องจากค่าใช้จ่ายอีกต่อไป
, ประวัติศาสตร์และสูงกว่าความถี่ของหอจดหมายเหตุในการเปรียบเทียบกับอื่น ๆแหล่งข้อมูลระยะไกล
.
มันได้รับก่อนหน้านี้ที่ระบุว่า ผลการจำแนก
ภาพดาวเทียมไม่ปรับปรุง ตลอดระยะเวลา 15 ปี แม้
แข็งแรงและความพยายามสร้างสรรค์เพื่อสร้างใหม่ขั้นตอนวิธีการจำแนก
ช่วงนี้ ( วิลกินสัน , 2005 ) ดังนั้น มันคือ