Uzaktan algılama görüntülerinin sınıflandırılması işleminde yardımcı verilerin kullanılması teknikleri

Uzaktan Algılama (UA) görüntüleri, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) verilerinin önemli bir bölümünü teşkil eder. Çok bantlı (multispektral) görüntü sınıflandırması, uzaktan algılama görüntülerinden bilgi elde etmek için en çok kullanılan yöntemlerden biridir. Uzaktan algılama verilerinin analizi çoğunlukla spektral değerlere dayalı olarak yapılır. Arazi örtüsü türleri benzer spektral özellikler gösterdiğinden, spektral teknikler çoğu kez sınırlı güvenirlikte sonuçlar verir. Uydu görüntülerinden elde edilen bilginin güvenirliği, yardımcı verilerin sınıflandırma işlemine katılımı ile arttırılabilir.

Remote Sensing (RS) images constitute an important part of data input to Geographic Information Systems (GIS). Multispectral classification is one of the most widely used methods of information extraction from remotely sensed images. Most machine analysis of remotely sensed data operate based solely on spectral observation. Because of similar spectral properties of land cover types, spectral techniques often yield results with limited reliability. The reliability of information extraction from remotely sensed images can be improved by utilizing ancillary data in the classification process.

Kaynak Göster