Геоинформатика и геостатистика: обзор

Разработка гибридных методов неконтролируемой классификации для повышения точности картографирования землепользования/земельного покрова с использованием геопространственных технологий: Хошангабад, округ Мадхья-Прадеш, Индия

Ахирвар Р., Малик М.С. и Шукла Дж.П.

Гибридный подход классификации землепользования/земельного покрова (LU/LC) был реализован в исследовании с использованием спутниковых данных Resource Sat-2 LISS-III с разрешением 23,5 м. С помощью программного обеспечения для обработки изображений ERDAS Imagine был выполнен процесс неконтролируемой классификации спутникового изображения для получения требуемых классов землепользования/земельного покрова. Во время исследования классификации общий смешанный класс, назначенный как общие наблюдаемые классы (COC), использовался для разделения требуемых классов для получения неопределенных смешанных классов землепользования/земельного покрова с помощью инструмента ArcGIS model plate. Кроме того, была достигнута большая точность в
классификации разделенных смешанных классов земельного покрова путем пересмотра процессов неконтролируемой классификации. После этого предварительно определенные неконтролируемые классы земельного покрова и неконтролируемые классы COC были объединены с помощью инструмента ArcGIS model plate для создания нового классифицированного изображения с повышенной точностью. Наконец, было проведено сравнение между контролируемыми и гибридными неконтролируемыми классами COC, и лучшие результаты наблюдаются в гибридной неконтролируемой классификации. Таким образом, применение этого нового подхода в исследованиях землепользования/земельного покрова, картировании наземного покрова, управлении лесами, управлении водными ресурсами, устойчивом городском развитии, сельскохозяйственных исследованиях, управлении природными ресурсами и разработке искусственных ресурсов, планировании изменений и т. д. даст лучшие результаты по сравнению с другими методами подходов к классификации.