Fiducia nella classificazione migliorata?

Ho messo a fuoco un'immagine Landsat su ERDAS usando la risorsa di unione della risoluzione, con trasformazione del broker e tecniche vicine più vicine. Ma mi è stato detto che in termini di classificazione dell'uso del suolo, sarebbe un errore farlo, poiché il pan-sharpening crea falsi pixel che aggiungerebbero errori.

È vero?

landsat erdas-imagine land-classification

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Sì. Utilizzare l'originale per la classificazione, la nitidezza della panoramica è solo a scopo di visualizzazione.

— Michael Stimson,

Ci sono molti studi che usano immagini nitide come input per essere classificati.

— Nikos Alexandris,

In generale, ci sono due approcci alla classificazione: basati su pixel e basati su oggetti:

Basato su pixel : ogni pixel spaziale viene valutato da solo in base a parametri di classificazione impostati. In questo caso, rendere più nitida l'immagine non ti aiuterà affatto.

Basata su oggetti / Segmentazione : in questo approccio i pixel sono valutati come gruppi e segmentati in gruppi in base all'omogeneità (spettrale e testuale). In questo caso, la pansharpening è un'opzione, ma la banda pancromatica può anche essere utilizzata insieme alle altre bande ottiche.

— Mikkel Lydholm Rasmussen
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