Пространственно-временная классификация данных дистанционного зондирования
Пространственно-временная классификация данных дистанционного зондирования расширяет стандартную классификацию изображений на многовременные спутниковые или аэрофотоснимки, позволяя аналитикам отслеживать изменения в землепользовании, фенологические циклы и динамику окружающей среды как в пространстве, так и во времени. Включение временного измерения позволяет классификаторам достигать более высокой точности и выявлять переходы, которые были бы пропущены при анализе данных за одну дату.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Zhu, Z. (2017). Change detection using landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130, 370-384. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2017.06.013 ↗
- Woodcock, C. E., et al. (2008). Free access to Landsat imagery. Science, 320(5879), 1011-1011. DOI: 10.1126/science.320.5879.1011a ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Space-Time Remote Sensing Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/spatial-analysis/space-time-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
- Пространственно-временной кригингПространственный анализ↔ compare
- Пространственно-временная пространственная автокорреляцияПространственный анализ↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →