Praca Dyplomowa - AGH

zaklasyfikował wszystkie piksele do klas posiadających wcześniej wyznaczonesygnatury. Klasa „tereny niesklasyfikowane” nie mająca przypisanych sygnatur niebrała w takim wypadku udziału w procesie.Dane otrzymane w tabeli (Tab. 4.2) przedstawiają liczbę zaklasyfikowanychpikseli do poszczególnych klas pokrycia terenu. W przypadku lasów liściastych (4) –48%, jak również terenów niesklasyfikowanych (8) – 45%, wyniki różnią sięzdecydowanie od pozostałych. Dużą ilość pikseli dla lasów liściastych programprzypisał zabudowie rozproszonej. Podobna sytuacja miała miejsce w przypadkuterenów niesklasyfikowanych, gdyż część pikseli zostało przypisanych do zabudowyzwartej. Wiąże się to z tym, iż własności pikseli dla tych klas pokrycia terenu sąpodobne, jak również ciężko było prawidłowo scharakteryzować ich sygnatury.Poniżej przedstawiono mapę pokrycia terenu (Rys. 4.19) dla danychśredniorozdzielczych z satelity LANDSAT, która przedstawia obszar Krakowa i terenyscharakteryzowane w wyniku klasyfikacji nadzorowanej metodą największegoprawdopodobieństwa.Rys. 4.19. Mapa pokrycia terenu po procesie klasyfikacji metodą MAXLIKE.Dane średniorozdzielcze z satelity LANDSAT.W przypadku danych wysokorozdzielczych z satelity IKONOS schemat procesuporównania otrzymanych map w wyniku klasyfikacji wraz z plikiem prawdy terenowejbył analogiczny jak w przypadku danych średniorozdzielczych LANDSAT.Potwierdzono, analizując wyniki, iż metoda MAXLIKE daje najlepsze rezultaty72