Confiance dans une classification affûtée?

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J'ai affiné une image Landsat sur ERDAS en utilisant la ressource de fusion de résolution, avec la transformation de brovey et les techniques du plus proche voisin. Mais on m'a dit qu'en termes de classification de l'utilisation des terres, ce serait une erreur de le faire, car la netteté panoramique crée de faux pixels qui ajouteraient des erreurs.

Est-ce vrai?

landsat  erdas-imagine  land-classification 
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Oui. Utilisez l'original pour la classification, la casserole aiguisée est juste à des fins d'affichage.
— Michael Stimson
De nombreuses études utilisent des images à netteté panoramique comme entrée à classer.
— Nikos Alexandris

Réponses:

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En général, il existe deux approches de classification: basée sur les pixels et basée sur les objets:

Basé sur les pixels: chaque pixel spatial est évalué par lui-même par rapport à des paramètres de classification définis. Dans ce cas, l'agrandissement de l'image ne vous aidera pas du tout.

Basé sur les objets / Segmentation : Dans cette approche, les pixels sont évalués en groupes et segmentés en groupes en fonction de l'homogénéité (spectrale et textuelle). Dans ce cas, le pansharpening est une option, mais la bande panchromatique peut également être utilisée avec les autres bandes optiques.

— Mikkel Lydholm Rasmussen
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