Klassificering av fjärravkännade bilder för landtäckta kartläggningsändamål har rönt stor uppmärksamhet från forskare och praktiker. Många studier som genomförts under flera decennier har undersökt ett brett spektrum av indata och klassificeringsmetoder. Denna omfattande samling av forskningsresultat har dock inte syntetiserats för att ge enhetlig vägledning om den relativa prestandan hos olika klassificeringsprocesser för produktion av marktäcksprodukter. För att ta itu med detta problem har vi slutfört en statistisk metaanalys av de senaste 15 årens forskning om övervakad bildklassificering per pixel som publicerats i fem fjärranalystidskrifter med stor genomslagskraft. De två allmänna faktorer som utvärderades var klassificeringsalgoritmer och indatamanipulering eftersom dessa är faktorer som kan kontrolleras av analytiker för att förbättra klassificeringsnoggrannheten. Metaanalysen visade att införandet av texturinformation gav den största förbättringen av den totala noggrannheten i landtäckets klassificering med en genomsnittlig ökning på 12,1 %. Denna ökning av noggrannheten kan tillskrivas den ytterligare rumsliga kontextinformation som tillhandahålls genom att inkludera textur. Införandet av kompletterande data, multi-vinkel- och tidsbilder gav också betydande förbättringar i klassificeringen av den totala noggrannheten, med 8,5 %, 8,0 % respektive 6,9 % av de genomsnittliga förbättringarna. Däremot, annan manipulering av spektralinformation såsom indexskapande (t.ex. Normaliserat Difference Vegetation Index) och funktionsextraktion (t.ex. Huvudkomponentanalys) erbjöd mycket mindre förbättringar i noggrannhet. När det gäller klassificering algoritmer, stöd vektor maskiner uppnått den största noggrannheten, följt av neurala nätverksmetoder. Den slumpmässiga skogssorteraren presterade betydligt bättre än den traditionella beslutsträdssorteraren. Maximal sannolikhetsklassificering, som ofta används som benchmarking-algoritmer, gav låg noggrannhet. Våra resultat kommer att hjälpa praktiker att bestämma vilken klassificering som ska genomföras och även ge vägledning till forskare om jämförande studier som ytterligare kommer att stärka vår förståelse av olika klassificeringsprocesser. Dessa allmänna riktlinjer hindrar dock inte en analytiker från att införa personliga preferenser eller överväga särskilda algoritmiska fördelar som kan vara relevanta för en viss tillämpning.
Vanligtvis används klassiska maskininlärningsmetoder såsom stödvektormaskiner och beslutsträd [10] REF.
A meta-analysis of remote sensing research on supervised pixel-based land-cover image classification processes: General guidelines for practitioners and future research
{'venue': None, 'journal': 'Remote Sensing of Environment', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}