Abstrakt. I detta dokument presenteras en metod för att införliva både hyperspektrala egenskaper och rumsliga koordinater för pixlar i maximal sannolikhetsklassificering. Indikator kriging av markdata används för att för varje pixel uppskatta de tidigare sannolikheterna för förekomst av klasser som sedan kombineras med spektral-baserade sannolikheter inom en Bayesian ram. I fallstudien (mopping of instream habitats), som svarar för rumsliga koordinater, ökar den totala producentens noggrannhet från 85,8 % till 93,8 %, medan Kappas statistik ökar från 0,74 till 0,88. Bästa resultat uppnås med hjälp av endast indikator kriging-baserade sannolikheter, med en fantastisk total noggrannhet på 97,2 %. Betydande förbättringar observeras för miljöviktiga enheter, såsom pooler (Kappa: 0,17 till 0,74) och virveldroppar (Kappa: 0,65 till 0,87). Bristen på nytta av att använda hyperspektral information i denna studie kan förklaras av det täta nätverket av markobservationer och den höga rumsliga kontinuiteten i fältklassificeringen som kan vara oäkta. Nyckelord: Hyperspektral, strömmar, övervakad klassificering, kriging Under det senaste årtiondet har utvecklingen av beräkningsresurser främjat användningen av numeriska metoder för att bearbeta de stora datakroppar som samlas in i geovetenskapen. Ett viktigt inslag i geovetenskapsinformation är att varje observation avser en viss plats i rymden. Kunskap om ett attributvärde, t.ex. en heavy metalkoncentration eller reflexvärde, är av föga intresse om inte mätplatsen är känd och redovisas i analysen.
Det närmaste tillvägagångssättet till detta dokument är av Goovaerts REF, där den tidigare sannolikheten för i-th klass, P i (s), modelleras av indikator kriging.
Geostatistical incorporation of spatial coordinates into supervised classification of hyperspectral data
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Geographical Systems', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}