maximum likelihood classification

2015.1.2

Normalizált indexek alkalmazhatósága automatikus területi klasszifikációhoz Magyarországon Baranya megye példáján


Farkas Gábor

Absztrakt

Az első multispektrális adatok megjelenése óta foglalkoztatja a kutatókat az ilyen adatok kiértékelése különböző módszerekkel. Igazán elterjedt módszer az automatikus, vagy felügyelt klasszifikáció, mely során különböző spektrális tartományokban készült képekből dimenziócsökkentő eljárásokkal osztályozott állományok készülnek. Egyik fontos célja a klasszifikációs eljárásoknak a felszínborítás térképezése, monitorozása. A tanulmány erre a célra mutat be részletesen egy teljesen automatizálható, költséghatékony megoldást. Bár a kutatáshoz használt, népszerűbbek közé tartozó négy normalizált index (NDVI, NDWI, NDBaI, NDBI) alkalmazhatósága Magyarország területén megkérdőjelezhető, a spektrálisan leginkább eltérő felszínborítási formákat (vízborítás, sűrű növényzet, kopár terület) az ezekkel készült klasszifikáció jól kirajzolja.

 

Teljes cikk

DOI:

    10.17799/2015.1.13

Online megjelenés dátuma:

    2015

Szerzői hovatartozás:

    doktorandusz, Pécsi Tudományegyetem, Földtudományok Doktori Iskola

Subscribe to RSS - maximum likelihood classification