Уверенность в заостренной классификации?


9

Я заострил одно изображение Landsat на ERDAS, используя ресурс слияния разрешения, с преобразованием Бровея и методами ближайшего соседа. Но мне сказали, что с точки зрения классификации землепользования было бы ошибкой делать это, так как панхроматическое изображение создает ложные пиксели, которые добавили бы ошибки.

Это правда?


1
Да. Используйте оригинал для классификации, панорамирование заточено только для демонстрации.
Майкл Стимсон

Есть много исследований, которые используют заостренные изображения в качестве входных данных для классификации.
Никос Александрис

Ответы:


6

В целом, существует два подхода к классификации: пиксельный и объектный:

На основе пикселей : каждый пространственный пиксель оценивается отдельно по заданным параметрам классификации. В этом случае обострение изображения вам совсем не поможет.

На основе объекта / Сегментация : В этом подходе пиксели оцениваются как группы и сегментируются на группы на основе однородности (спектрально и текстуально). В этом случае панхроматическая обработка является опцией, но панхроматическая полоса также может использоваться только вместе с другими оптическими полосами.

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.