地理信息学与地统计学：概述

利用地理空间技术开发混合无监督分类技术，以提高土地利用/土地覆盖制图的准确性：印度中央邦霍桑加巴德县

Ahirwar R、Malik MS 和 Shukla JP

本研究使用分辨率为 23.5 米的 Resource Sat-2 LISS-III 卫星数据，实施了土地利用/土地覆盖 (LU/LC) 分类的混合方法。借助 ERDAS Imagine 图像处理软件，对卫星图像进行了无监督分类处理，以获得所需的土地利用/土地覆盖类别。在分类研究期间，将指定为公共观测类别 (COC) 的公共混合类别用于分离所需类别，从而借助 ArcGIS 模型板工具获得未定义的混合土地利用/土地覆盖类别。此外，
通过修改无监督分类过程，在分离的混合土地覆盖类别的分类中获得了更高的准确性。之后，使用 ArcGIS 模型板工具合并预定义的无监督土地覆盖类别和 COC 无监督类别，以生成具有更高准确性的新分类图像。最后，对监督和 COC 混合无监督类别进行了比较，发现混合无监督分类的结果更好。因此，与其他分类方法技术相比，将这种新方法应用于土地利用/土地覆盖研究、地面覆盖制图、森林管理、水资源管理、可持续城市发展、农业研究、自然资源管理和人造资源发展管理规划变更推断等将提供更好的结果。