Med tanke på begränsningarna för olika typer av fjärranalysbilder, kan automatiska landtäcke klassificeringar av Amazon várzea ge dålig noggrannhet index. Ett sätt att förbättra noggrannheten är genom kombinationen av bilder från olika sensorer, antingen genom bildfusion eller multisensorklassificeringar. Syftet med denna studie var därför att fastställa vilken klassificeringsmetod som är mer effektiv när det gäller att förbättra klassificeringen av marktäcken för Amazon várzea och liknande våtmarksmiljöer – a) syntetiskt sammansmälta optiska bilder och SAR-bilder eller b) multisensorklassificering av parade SAR- och optiska bilder. Landtäckets klassificeringar baserade på bilder från en enda sensor (Landsat TM eller Radarsat-2) jämförs med multisensor- och bildfusionsklassificeringar. Objektbaserade bildanalyser (OBIA) och J.48-datamineringsalgoritm användes för automatiserad klassificering, och klassificeringsnoggrannheter bedömdes med hjälp av Kappa-indexet för överenskommelse och de nyligen föreslagna fördelnings- och kvantitetsåtgärderna. Totalt sett hade optiska klassificeringar bättre noggrannhet än SAR-baserade klassificeringar. När båda datamängderna kombinerades med hjälp av multisensormetoden minskade fördelningen med 2 %, eftersom metoden kunde övervinna en del av de begränsningar som finns i båda bilderna. Noggrannheten minskade dock när bildfusionsmetoder användes. Vi drog därför slutsatsen att klassificeringsmetoden med flera sensorer är lämpligare för att klassificera marktäcket i Amazon várzea. NYCKELORD: våtmarker, fjärranalys, syntetisk bländarradar. Classificação da cobertura da terra na planície de inundação do Lago Grande de Curuai (Amazônia, Brasil) utnyttjandos multisensor e fusão de imagens RESUMO Dadas as limitações de diferentes tipos de imagens de sensores remotos, classificações automáticas do uso e cobertura do solo na várzea Amazônica podem results em ícides de acurácia insatisfatórios. Uma das maneiras de melhorar esses é através da combinação de dados de distintos sensores, por fusão de imagens ou através de classificações multi-sensores. Desta forma, o presente estudo teve o objetivo de determinar qual método de classificação é mais eficiente em melhorar oss ícides de acurácia das classificações do uso e cobertura do solo para a várzea Amazônica e áreas úmidas likees -a) a fusão sintética de imagens SAR e ópticas ou (b) a classificação multi-sensor de imagens ópticas e SAR paredas. Classificações da cobertura do solo com base em imagens de um único sensor (Landsat ou Radarsat-2) foram comparadas com as classificações multi-sensor e classificações basadas em fusão de imagens. A análise de imagens basada em objetos (OBIA) e o algoritmo de mineração de dados J.48 foram usedados para realizar a classificação automática, cuja precisão foi avaliada com o índice kappa e com as medidas de discordância de alocação e de quantidade, latestemente propostas na literatura. Em geral, som classificações basadas em imagens ópticas apresentaram melhor precisão que som classificações basadas em dados SAR. Uma vez que ambos os conjuntos de dados foram combinados em uma abordagem multi-sensores, houve uma redução de 2% no erro de alocação da classificação, uma vez que o método foi capaz de superar parte das limitações presenterar em ambas som bilder. Contudo, en precisão diminuiu quando foram usados métodos de fusão de imagens. Concluiu-se que o método de classificação multi-sensor é mais apropriado para classificações de uso do solo na várzea amazônica. PALAVRAS-CHAVE: áreas úmidas, sensoriamento remoto, radar de abertura sintética.
Med hjälp av multisensor- och bildfusionstekniken fann författaren att optiska-baserade klassificeringar utfördes bättre än SAR-baserade klassificeringar REF.
Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques
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