| المستخلص: |
تناولت هذه الدراسة تحليل وتصنيف الأراضي اعتمادا على طريقة وحدة الخلية/ وطريقة وحدة الجسم. تم استخدام منطقة البحر الميت بصفته مثالا لدراسة هذه المقارنة بين الطريقتين، حيث تم جمع المعلومات الرئيسة عن منطقة الدراسة من الخرائط الطبوغرافية، الصور الجوية، والمعرفة الشخصية بالمنطقة. يعتمد النظام المبني على وحدة الخلية على استخدام المعلومات الطيفية للخلية الواحدة، لذلك أظهرت نتائج هذه الطريقة وجود خلايا صغيرة تشكل إزعاجا في نتائج التصنيف. بينما طريقة التصنيف المبنية على وحدة الجسم تتم اعتمادا على خصائص الجسم بشكل متكامل، حيث تأخذ بعين الاعتبار ليس خلية واحدة بوصفها أساسا للتصنيف وإنما مجموعة الخلايا التي تشكل الجسم في النظام الطبيعي. وصلت دقة التصنيف الكلي في طريقة الخلية الواحدة إلى 81.6% بينما في طريقة وحدة الجسم المتكامل وصلت إلى 80.7%، ولكن اللافت للنظر أن دقة تصنيف النباتات ارتفعت من 69% باستخدام طريقة وحدة الخلية إلى 78.5% باستخدام طريقة وحدة الجسم المتكامل. وأثبتت النتائج أن طريقة الجسم المتكامل تعطي حدودا دقيقة لاستعمالات الأراضي الزراعية أفضل من النتائج المتحصل عليها من الطريقة المبنية على وحدة الخلية.
In this study, land cover types in Dead Sea area were analyzed on the basis of the classification results acquired using the pixel based and object-oriented image analysis approaches. A subset of Landsat TM satellite data was used for a comparison between pixel-based and object-based classification approaches. Ground truth data were collected from the available maps, aerial photographs, and personal knowledge. In pixel-based supervised classification, the spectral information for each pixel is utilized as the basis of categorization, the result shows that there are some small areas of anomalous pixels (salt and pepper) representing the noise in the data within the same class. On the other hand, object-oriented image analysis was evaluated based on object characteristics. This approach classifies not single pixels but groups of pixels that represent already existing objects in the field represent the n dimensional feature space for the classification. The result indicated an overall accuracy of 81.6% for pixel-based approach and 80.7% for object-based approach. The accuracy of the vegetation class is improved from 69% (for pixel-based) to 78.5% (for object-based). Outcome from the classification show that the object-oriented approach shows more accurate boundary results especially for agricultural land cover classes than those achieved by pixel-based classification algorithms.
|
