Уверенность в заостренной классификации?

9

Я заострил одно изображение Landsat на ERDAS, используя ресурс слияния разрешения, с преобразованием Бровея и методами ближайшего соседа. Но мне сказали, что с точки зрения классификации землепользования было бы ошибкой делать это, так как панхроматическое изображение создает ложные пиксели, которые добавили бы ошибки.

Это правда?

отметка
источник
1
Да. Используйте оригинал для классификации, панорамирование заточено только для демонстрации.
Майкл Стимсон
Есть много исследований, которые используют заостренные изображения в качестве входных данных для классификации.
Никос Александрис

Ответы:

6

В целом, существует два подхода к классификации: пиксельный и объектный:

На основе пикселей : каждый пространственный пиксель оценивается отдельно по заданным параметрам классификации. В этом случае обострение изображения вам совсем не поможет.

На основе объекта / Сегментация : В этом подходе пиксели оцениваются как группы и сегментируются на группы на основе однородности (спектрально и текстуально). В этом случае панхроматическая обработка является опцией, но панхроматическая полоса также может использоваться только вместе с другими оптическими полосами.

Миккель Лидхольм Расмуссен
источник