daljinsko zaznavanje - In?titut za antropolo?ke in prostorske ?tudije ...

(a) (b)
(c)
18.3 Ovrednotenje klasifikacije
Slika 18.4: Pri klasifikaciji uporabljamo več različnih algoritmov, na primer metodo
najmanjše razdalje (a), paralelepipedno metodo (b) ali metodo največje verjetnosti (c).
gre za običajno elipso; slika 18.4 c). Klasifikacija je v tem primeru bolj točna kot v prejšnjih
dveh, je pa seveda računalniško mnogo zahtevnejša. Kot lahko vidimo na sliki, bi
z metodo največje verjetnosti vse »problematične« piksle razvrstili pravilno. Metodo
največje verjetnosti lahko dopolnimo s podajanjem tako imenovane a priori (predhodno
znane) verjetnosti. Ta pove, kako verjetno je, da na posameznem posnetku najdemo
določeno rabo tal, na primer vodo.
18.3 Ovrednotenje klasifikacije
Po razdelitvi v razrede nas pri klasifikaciji satelitskih posnetkov zanima tudi natančnost.
Pri njenem ovrednotenju po celotnem posnetku porazdelimo večje število testnih
»točk«, to je pikslov, za katere vemo, katero vrsto rabe tal vsebujejo. Slednje
181