Глобальная классификация данных дистанционного зондирования
Глобальная классификация данных дистанционного зондирования присваивает каждому пикселю в пределах всего изображения или глобального набора данных дискретный класс землепокрытия или тематический класс. Такой подход, охватывающий всю территорию и рассматривающий сцену единообразно, а не адаптируясь к локальным субрегионам, лежит в основе континентальных и глобальных продуктов землепокрытия, таких как GlobCover, FROM-GLC и ESA CCI Land Cover.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Campbell, J. B., & Wynne, R. H. (2011). Introduction to Remote Sensing (5th ed.). Guilford Press. ISBN: 978-1609181765
- Turner, W., Rondinini, C., Pettorelli, N., Mora, B., Leidner, A. K., Szantoi, Z., ... & Woodcock, C. (2015). Free and open-access satellite data are key to biodiversity conservation. Biological Conservation, 182, 173-176. DOI: 10.1016/j.biocon.2014.11.048 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Global Remote Sensing Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/spatial-analysis/global-remote-sensing-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Анализ горячих точек (Getis-Ord Gi*)Пространственный анализ↔ compare
- Классификация изображений дистанционного зондированияПространственный анализ↔ compare
- Пространственная автокорреляцияПространственный анализ↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →