Comparison of Methods for Landsat Tm Satellite Image Segmentation in Land Cover Classification / Landsat Tm Kosminių Nuotraukų Segmentavimo Metodų Palyginimas Atliekant Žemės Dangos Klasifikavimą / Сравнение Методoв Сегментации В Космических Изображениях Landsat Tm При Классификации Земельного Полога

Abstract

Santrauka.Kosminiai vaizdai yra vienas iš informacijos šaltinių apie žemės paviršiuje esančius objektus, tačiau praktiškai kosminiai vaizdai Lietuvoje naudojami dar neseniai. Pateiktas kosminio vaizdo segmentavimas taikant vieną iš skaitmeninių vaizdų klasifikavimo metodų -kontroliuojamąjį klasifikavimą (angl. supervised classification). Landsat TM skaitmeninio vaizdo klasifikavimas (nusistatytų klasių išskyrimas) atliktas taikant daugiaspektrius SMAP (sequential maximum a posteriori) ir MCL ("maximum likelihood" classifier) segmentavimo algoritmus geografinės informacinės sistemos GRASS (geographic resources analysis support system -geografinių duomenų analizės palaikymo sistema) aplinkoje. Klasifikavimo tikslumui įvertinti skaičiuota klaidų matrica (confusion ar error matrix) ir kappa koeficientas. Tyrimų duomenys rodė, kad nuotolinio stebėjimo ir GIS technika yra puiki priemonė Žemės dangos tipams identifikuoti ir plotams apskaičiuoti, tačiau aprašytaisiais metodais gautiems rezultatams įvertinti tiksliau būtini lauko tyrimai vietovėje.Reikšminiai žodžiai: kontroliuojamasis klasifikavimas, Landsat TM skaitmeninis vaizdas, segmentavimas, žemės dangos klasifikavimas, SMAP (a posteriori nuoseklusis maksimumas), MLC ("didžiausiojo panašumo" klasifikatorius).