指標克利金空間推估應用於衛星遙測影像分類
Resource
航測及遙測學刊 9 (2): 43-58
Journal
航測及遙測學刊
Journal Volume
9
Journal Issue
2
Pages
43-58
Date Issued
2004
Author(s)
江介倫
Abstract
土地利用與地表覆蓋分類爲術星遙測之重要研究與應用主題。影像分類之理論與方法甚多，包括最近均值法、最大概似法、具氏分類法等。雖然各種方法之假設與理論基礎有別，但影像分類本質上爲特徵空間切割之問題。個別地表覆蓋類別之樣本點在特徵空間中㚵聚並佔有特定之區域。由於樣本點在特徵空間的分佈具隨機之特性，且可能爲非等向性，故本研究應用空間模式中之指標克利金推估，將影像分類之問題轉換爲特徵空間類別指標之機率推估，以達到影像分類之目的。 研究中我們將各種類別在特徵空間之分佈視為一個指標變數之隨機變域，並發展一個以指標變域空間推估為基礎之新的分類理論。此分類法具有如下之優點：(1)可處理特徵空間中非等向分佈之問題，(2)該方法屬於無母數分類法，不需假設各類特徵之機率分佈型式，(3)對訓練像元之分類正確率可達100％。我們採用SPOT衛星多光譜影像，應用此分類方法於臺北部分地區及南投地區等兩不同研究區，除訓練樣區外，並選取驗證像元以驗證分類之精確度，且與傳統最大概似法比較；初步研究成果顯示即使是針對驗證像元，指標克利金分類法亦可達到99.6％之分類正確率，且分類正確率皆高於最大概似法之分類結果，將分類結果與該區相近時期之航空照片比較，亦顯示指標克利金分類方法在整個區域之分類表現明顯優於最大概似分類法。
Type
journal article