Neřízená klasifikace snímku družice Ikonos 2005, oblast Lednice

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43410%2F08%3A00133658" target="_blank" >RIV/62156489:43410/08:00133658 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Neřízená klasifikace snímku družice Ikonos 2005, oblast Lednice

Popis výsledku v původním jazyce

Na podzim 2005 byla pro dílčí výzkumný záměr LDF MZLU Brno "Lužní lesy - obhospodařování z pohledu udržitelného rozvoje" pořízena panchromatická a multispektrální data družice Ikonos, pokrývající území od nádrží Nové Mlýny na Dyji a od Hodonína na Moravěpo soutok Dyje a Moravy na hranicích s Rakouskem. Pro testovací klasifikace byla ze získaných dat vytvořena nepravě barevná syntéza a na jejím základě vybrán z originálních dat výřez zahrnující oblast Lednice. Aby bylo možno posoudit charakter a vypovídací schopnost snímkových dat, byly nejprve ze snímkových dat automatizovaně extrahovány dominantní obrazce spektrální odrazivosti pomocí modulů neřízené klasifikace, které jsou k dispozici v Idrisi Andes. Nejlepší výsledky byly získány pomocí klasifikátorů CLUSTER, KMEANS a SOM. Výstupy neřízené klasifikace poskytují významnou objektivní vstupní informaci pro zpracování dat metodami řízené klasifikace nebo objektově orientovanými klasifikačními metodami. Lze tak výrazně usnadnit určování

Název v anglickém jazyce

Unsupervised classification of Ikonos image 2005, Lednice region

Popis výsledku anglicky

In autumn 2005, panchromatic and multispectral Ikonos data was procured, covering the most southern part of alluvial plains formed by the Dyje (Thaya) and Morava rivers in South Moravia. A viewport covering Lednice region was created and used for experimental classification of the imagery. To consider bunching characteristics of the image data, dominant pattern of spectral reflectance were automatically extracted, using unsupervised classification modules of Idrisi version 15 (Andes). Best classification results have been obtained from CLUSTER, KMEANS and SOM modules. Unsupervised classification output may provide important objective evidence on imagery information capability that can be subsequently used in supervised classification. Especially creating training data sets and their identification in the field can be this way distinctively facilitated.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

9. stretnutie užívateľov produktov IDRISI a ESRI

ISBN

978-80-228-1875-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

—

Název nakladatele

Technická univerzita vo Zvolene

Místo vydání

Zvolen

Místo konání akce

Zvolen

Datum konání akce

28. 3. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—