Skip to main content

The process of turning remote sensing image into meaningful categories representing surface conditions or classes is called

The process of turning remote sensing image into meaningful categories representing surface conditions or classes is called Satellite Image Classification. The classifiers used for satellite image classification are divided into two types: statistical and machine learning techniques, the performance of which depends on the data distribution. 

The 3 main image classification techniques in remote sensing are: Unsupervised image classification, Supervised image classification, and object-based image analysis.
Unsupervised and supervised image classification are the two most common approaches. However, object-based classification has gained more popularity because it’s useful for high-resolution data.

In unsupervised classification, it first groups pixels into “clusters” based on their properties. 

Using remote sensing software, we first create “clusters”. Some of the common image clustering algorithms are: K-means and ISODATA.

In supervised classification, you select representative samples for each land cover class. The three basic steps for supervised classification are: Select training areas, Generate signature file, Classify.

The object-based image classification groups pixels into representative vector shapes with size and geometry. Here are the steps to perform object-based image analysis classification: Perform multi-resolution segmentation, Select training areas, Define statistics and Classify.




दूरस्थ संवेदन छवि को सतह की स्थितियों या कक्षाओं का प्रतिनिधित्व करने वाली सार्थक श्रेणियों में बदलने की प्रक्रिया को सैटेलाइट इमेज क्लासिफिकेशन कहा जाता है। उपग्रह छवि वर्गीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्गीकरण को दो प्रकारों में विभाजित किया गया है: सांख्यिकीय और मशीन सीखने की तकनीक, जिसका प्रदर्शन डेटा वितरण पर निर्भर करता है।

रिमोट सेंसिंग में 3 मुख्य छवि वर्गीकरण तकनीकें हैं: अनसुप्राइज़्ड इमेज वर्गीकरण, पर्यवेक्षित छवि वर्गीकरण और ऑब्जेक्ट-आधारित छवि विश्लेषण।
अनसुपर्वीकृत और पर्यवेक्षित छवि वर्गीकरण दो सबसे आम दृष्टिकोण हैं। हालाँकि, ऑब्जेक्ट-आधारित वर्गीकरण ने अधिक लोकप्रियता प्राप्त की है क्योंकि यह उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा के लिए उपयोगी है।

असुरक्षित वर्गीकरण में, यह पहले उनके गुणों के आधार पर "समूहों" में पिक्सेल को समूहित करता है।

रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हुए, हम पहले "क्लस्टर" बनाते हैं। कुछ सामान्य छवि क्लस्टरिंग एल्गोरिदम हैं: K- साधन और ISODATA।

पर्यवेक्षित वर्गीकरण में, आप प्रत्येक भूमि कवर वर्ग के लिए प्रतिनिधि नमूने का चयन करते हैं। पर्यवेक्षित वर्गीकरण के लिए तीन बुनियादी चरण हैं: प्रशिक्षण क्षेत्रों का चयन करें, हस्ताक्षर फ़ाइल बनाएं, वर्गीकृत करें।

ऑब्जेक्ट-आधारित छवि वर्गीकरण समूह पिक्सेल आकार और ज्यामिति के साथ प्रतिनिधि वेक्टर आकार में। यहां ऑब्जेक्ट-आधारित छवि विश्लेषण वर्गीकरण करने के लिए चरण हैं: बहु-रिज़ॉल्यूशन सेगमेंटेशन का चयन करें, प्रशिक्षण क्षेत्रों का चयन करें, आंकड़ों को परिभाषित करें और वर्गीकृत करें।

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

सुदूर संवेदन के चरण | Remote sensing phase & stages

सुदूर संवेदन की प्रक्रिया में ऊर्जा उत्सर्जन से लेकर डेटा विश्लेषण और सूचना निष्कर्षण तक की कई प्रक्रियाएँ शामिल हैं। रिमोट सेंसिंग के चरणों का वर्णन निम्न चरणों में किया गया है: 1. ऊर्जा का स्रोत: सुदूर संवेदन की प्रक्रिया के लिए ऊर्जा का स्रोत (विद्युत चुम्बकीय विकिरण) एक शर्त है। ऊर्जा स्रोत अप्रत्यक्ष (जैसे सूर्य) या प्रत्यक्ष (जैसे रडार) हो सकते हैं। अप्रत्यक्ष स्रोत समय और स्थान के साथ बदलते हैं, जबकि प्रत्यक्ष स्रोतों पर हमारा नियंत्रण है। ये स्रोत तरंग दैर्ध्य क्षेत्रों में विद्युत चुम्बकीय विकिरण (ईएमआर) का उत्सर्जन करते हैं, जिसे सेंसर द्वारा महसूस किया जा सकता है। 2. वायुमंडल के साथ विद्युत चुम्बकीय विकिरण की सहभागिता: ईएमआर स्रोत से पृथ्वी की विशेषताओं और पृथ्वी की विशेषताओं से सेंसर तक यात्रा करते समय वातावरण के साथ बातचीत करता है। इस पूरे पथ के दौरान ईएमआर ऊर्जा के नुकसान और तरंग दैर्ध्य में परिवर्तन के कारण अपने गुणों को बदलता है, जो अंततः संवेदक द्वारा ईएमआर की संवेदनशीलता को प्रभावित करता है। यह इंटरैक्शन अक्सर वायुमंडलीय शोर की ओर जाता है । 3. पृथ्वी की विशेषताओं के स...
Post a Comment
Read more

Let's pledge to save our ocean on this Ocean day!

World Oceans Day is observed every year on 8 June to create awareness among human beings of the benefits it has enjoyed from the ocean so far. The United Nations (UN) declared World Oceans Day as an official occasion in 2008. The UN has also hosted different themes each year to celebrate the day. The day highlights the need and necessity to protect oceans from further deterioration. The idea of World Oceans Day was first proposed in 1992 at the Earth Summit in Rio de Janeiro, Brazil. The idea was proposed to celebrate the ocean and human’s connection to the sea. The theme for World Oceans Day 2021 is ‘The Ocean: Life and Livelihoods’, as well as a declaration of intentions that launches a decade of challenges to achieve the 14th Sustainable Development Goal entitled “Conserve and sustainably use the oceans, seas and marine resources”, by 2030. The purpose of the Day to celebrate is to inform the public of the impact of human actions on the ocean, develop a worldwide movement of citizen...
2 comments
Read more

Geospatial Technology and Environment: World Environment Day Special

  Fig. Forest deforestation in Assam, captured by satellite images World Environment Day, 5th of June is celebrated everywhere to bring environmental issues to light to spread awareness about conserving natural resources and their elements. According to the natural tendency of humans, they believe, what they see. To make people aware of the deteriorating condition of  the Earth, satellite images have proved to change people’s perception of their surroundings. Over the years, geospatial and remote sensing technology has helped in environment protection, by providing continuous data to monitor and preserve the vulnerable elements. GIS helped to interpret the data and made it feasible for the users to access it online.  Since the 1960’s continuous launch of land surface monitoring and weather satellites gave enough visual evidence about the dynamic environmental processes globally. Better spatial and temporal resolution is now sufficient to know the changes on the Earth du...
12 comments
Read more