Landsat (5-7) 画像の最尤分類 (MLC) から Thermal バンド 6 を除外するという私の決定を裏付ける議論 (理想的には引用できます) を探します。私の知る限りでは、サーマル バンド 6 は、別のバンド (30 m) に比べて空間分解能が粗い (〜 120 m) ため、MLC から除外することをお勧めします。
これをもたらしたいくつかの論文を教えてください。私が見つけた唯一のものは次 のとおり です。空間解像度) ...
別の論文/ハンドブックについて提案はありますか?
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複数の画像を合成/モザイク処理する場合、サーマル バンドはスペクトル バンドよりも大きな変動を示しますが、これは問題になる場合とそうでない場合があります。
空間解像度が粗くなると、精度統計にも影響する可能性があります。複数のサンプルが同じ 60m サーマル ピクセルから選択されているが、異なる 30m 分類ピクセルに割り当てられている場合。このコメントに関連するさまざまな論文を参照してください http://www.mdpi.com/2072-4292/8/4/288
また、熱バンドは、他のスペクトル バンドと完全には重なっていません。
于 2016-09-12T13:17:08.440 に答える
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あなたが引用したような多くの論文は、ランドサット画像で分類を実行するときにサーマルバンドを除外することを実際に指摘していますが、結果として分類が改善されたことを厳密に示した論文を読んだことを思い出すことはできません.
実際、サーマルバンドを含めることで実際に分類精度が向上することを示す論文を見つけるのは難しくありません。1 つの例については、 http://www.mdpi.com/2072-4292/7/7/8368を参照してください。
私は個人的に、分類にサーマル バンドを含めています (30m に縮小した後)。確かに、ネイティブの空間解像度はそれほど良くありませんが、スペクトル的には、サーマル バンドの情報は、可視および NIR バンドの情報とは比較的独立しており、特定のタイプの LULC をより簡単に区別するのに役立ちます。
于 2016-09-06T12:45:23.147 に答える