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Evaluation of diverse classification approaches for land use/cover mapping in a Mediterranean region utilizing Hyperion data

引用

International Journal of Digital Earth 2014年第3期7卷 194-216页

作者： Alata Elatawneh chariton kalaitzidis George P.Petropoulosc Thomas Schneider Institute of Forest Management Technische Universität Muünchen(TUM)85354 FreisingGermany Department of Geoinformation in Environmental Management Mediterranean Agronomic Institute of Chania(MAICh)Chania 73100Greece INFOCOSMOS 13341 AthensGreece

Information on Earth’s land surface cover is commonly obtained through digital image analysis of data acquired from remote sensing *** this study,we evaluated the use of diverse classification techniques in discriminating land use/cover types in a typical Mediterranean setting using Hyperion *** this purpose,the spectral angle mapper(SAM),the object-based and the non-linear spectral unmixing based on artificial neural networks(ANNs)techniques were applied.A further objective had been to investigate the effect of two approaches for training sites selection in the SAM classification,namely of the pixel purity index(PPI)and of the direct selection of training points from the Hyperion imagery assisted by a QuickBird imagery and field-based training *** classification outperformed the other techniques with an overall accuracy of 83%.Sub-pixel classification based on the ANN showed an overall accuracy of 52%,very close to that of SAM(48%).SAM applied using the training sites selected directly from the Hyperion imagery supported by the QuickBird image and the field visits returned an increase accuracy by 16%.Yet,all techniques appeared to suffer from the relatively low spatial resolution of the Hyperion imagery,which affected the spectral separation among the land use/cover classes.

关键词： Hyperion Earth’s land use/cover mapping digital image analysis spectral angle mapper sub-pixel classification artificial neural networks Greece

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