Zaufanie do zaostrzonej klasyfikacji?

9

Wyostrzyłem jeden obraz Landsat na ERDAS, używając zasobu scalania rozdzielczości, z bouldy transformacją i technikami najbliższego sąsiada. Powiedziano mi jednak, że jeśli chodzi o klasyfikację użytkowania gruntów, byłoby to błędem, ponieważ wyostrzanie panwi tworzy fałszywe piksele, które dodawałyby błędy.

Czy to prawda?

znak
źródło
1
Tak. Do klasyfikacji użyj oryginału, naostrzony garnek służy wyłącznie do wyświetlania.
Michael Stimson
Istnieje wiele badań, które wykorzystują obrazy wyostrzone w panoramie jako dane wejściowe do sklasyfikowania.
Nikos Alexandris

Odpowiedzi:

6

Zasadniczo istnieją dwa podejścia do klasyfikacji: oparte na pikselach i oparte na obiektach:

Oparty na pikselach: każdy piksel przestrzenny jest oceniany sam na podstawie ustawionych parametrów klasyfikacji. W takim przypadku naostrzenie obrazu w ogóle nie pomoże.

Oparte na obiektach / segmentacja : w tym podejściu piksele są oceniane jako grupy i dzielone na grupy na podstawie jednorodności (spektralnej i tekstowej). W tym przypadku opcja ostrzenia panoramy jest opcją, ale pasma panchromatycznego można również używać razem z innymi pasmami optycznymi.

Mikkel Lydholm Rasmussen
źródło