Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Методы классификации землепользования (LCLU) в полузасушливой Ботсване

Радуйся, Тшеко

В этой статье представлено использование земельного покрова (LCLU), обнаруженное с Landsat 8 (OLI) с использованием двух схем классификации, а именно алгоритма максимального правдоподобия (MLA) и искусственных нейронных сетей (ANN). Анализ проводился с использованием двух, трех и восьми признаков (поверхностная отражательная способность и индексы). Для всех классификаций общая точность и каппа-статистика варьировались от 93,81% и 0,89 до 99,38% и 0,99 соответственно. Самая высокая точность классификации была получена либо при использовании всех восьми признаков, либо двух признаков (только индексов) для обеих схем классификации. Это демонстрирует важность нормализованного индекса различий растительности (NDVI) и нормализованного индекса различий накоплений (NDBI) в картировании LCLU. Эти два индекса достаточно надежны, чтобы их можно было использовать для обнаружения кустарников, деревьев, воды и накоплений на спутниковом снимке. Кроме того, классификатор ANN также достаточно надежен, чтобы его можно было использовать для этой классификации. Хотя классификатор MLA использовал как средние значения, так и дисперсию признаков, классификатор ANN использовал только средние значения признаков. Это демонстрация слияния данных в нормализованной шкале от -1,0 до 1,0. Эта работа также демонстрирует, что приемлемая точность классификации может быть достигнута с меньшим количеством спектральных каналов