Ahirwar R, Malik MS und Shukla JP
In der Studie wurde ein hybrider Ansatz zur Klassifizierung der Landnutzung/Bodenbedeckung (LU/LC) unter Verwendung von Daten des Satelliten Resource Sat-2 LISS-III mit einer Auflösung von 23,5 m durchgeführt. Mithilfe der Bildverarbeitungssoftware ERDAS Imagine wurde ein unüberwachter Klassifizierungsprozess des Satellitenbildes durchgeführt, um die erforderlichen Landnutzungs-/Bodenbedeckungsklassen zu erhalten. Während der Klassifizierungsstudie wurde eine gemeinsame Mischklasse, die als Common Observed Classes (COC) bezeichnet wurde, zur Trennung der erforderlichen Klassen verwendet, um mithilfe des ArcGIS Model Plate Tools undefinierte gemischte Landnutzungs-/Bodenbedeckungsklassen zu erhalten. Darüber hinaus konnte
durch die Überarbeitung der unüberwachten Klassifizierungsprozesse die Genauigkeit der Klassifizierung der getrennten gemischten Landbedeckungsklassen gesteigert werden. Danach wurden vordefinierte unüberwachte Landbedeckungsklassen und unüberwachte COC-Klassen mithilfe des ArcGIS Model Plate Tools zusammengeführt, um ein neues klassifiziertes Bild mit verbesserter Genauigkeit zu erzeugen. Abschließend wurde ein Vergleich zwischen den überwachten und den hybriden unüberwachten COC-Klassen durchgeführt, und die hybride unüberwachte Klassifizierung ergab bessere Ergebnisse. Daher wird die Anwendung dieses neuen Ansatzes in Studien zur Landnutzung/Bodenbedeckung, zur Kartierung der Bodenbedeckung, in der Forstwirtschaft, in der Wasserwirtschaft, in der nachhaltigen Stadtentwicklung, in Agrarstudien, in der Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen und bei der Ableitung von Änderungen in der Entwicklungsplanung von künstlichen Ressourcen usw. im Vergleich zu anderen Klassifizierungsansätzen und -techniken bessere Ergebnisse liefern.
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