Vid fjärranalys tar traditionella metoder för bildklassificering hänsyn till spektralvärdena för en pixel i olika bildband. På senare tid har klassificeringsmetoder använt närliggande pixlar för att ge mer information. I den nuvarande studien använde vi dessa mer avancerade tekniker för att diskriminera mellan mangroveregioner och icke-mangroveregioner i Californiabukten i nordvästra Mexiko. En maximal sannolikhetsalgoritm användes för att erhålla en spektral avstånd karta över vegetationssignaturer karakteristiska för mangrove områden. För att förbättra klassificeringen användes en analys av mottagarens funktionsegenskaper (ROC-kurvan). Två klassificeringströsklar fastställdes för att fastställa mangroveområden och icke-mangroveområden, och två resultatstatistik (känslighet och specificitet) beräknades för att uttrycka osäkerheten (fel och provision) i samband med de två kartorna. Ytan på mangrovekategorin Remote Sens. 2011 var 3 1569 som erhålls genom maximal sannolikhet klassificering något högre än den som erhålls från den marktäckskarta som genereras av ROC-kurvan, men med skillnaden mellan dessa områden för att ha en hög grad av noggrannhet i förutsägelsen av modellen. Detta tyder på en betydande grad av osäkerhet i spektral signaturer av pixlar som skiljer mangrove skog från andra marktäcke kategorier.
Ytterligare forskning som bedrivs av REF var imp lement Mottagare Operating Characteristic analys curve tekniker för att välja tröskel och förbättra klassificat jon för att bestämma mangrove och icke-mangrove områden nordvästra Mexiko Coastal Zones.
Identification of Mangrove Areas by Remote Sensing: The ROC Curve Technique Applied to the Northwestern Mexico Coastal Zone Using Landsat Imagery
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}