Таблица 7 . Оценка на точността на обектно-ориентираната класификация и „ КАПА “ индекс Каppa index 0.81 overall accuracy 0.83
6 . ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В заключение , контролируемата класификация и методът на обектно-ориентирана класификация , приложен върху ортоизображения , може да бъде определен като ефективен , високоточен и широко приложим в много области . Сред приложенията на класификацията са обособени следните :
� векторните данни могат да бъдат използвани за мониторинг на Земята ;
� периодичното създаване на обектноориентирана класификация на една и съща територия спомага за следене на промените ;
� автоматизирано извлечените данни могат да бъдат основа за създаването на тематични и специализирани карти на земеползването ;
� от класифицираното изображение могат да бъдат извлечени различни статистически данни , които да послужат за географски и други анализи .
ЛИТЕРАТУРА
1 . Здравчева , Н . Спектрални преобразувания на многозонални сателитни изображения . Годишник на Университета по архитектура , строителство и геодезия . 2017 , Vol . 50 , 1
2 . Здравчева , Н . Приложение на вегетационните индекси . 25-ти международен симпозиум „ Съвременните технологии , образованието и професионалната практика в геодезията и свързаните с нея области “, 2017
3 . Здравчева , Н . Съвременни средства за екологичен мониторинг - УАСГ , Втора научно-приложна конференция с международно участие „ Управление на проекти в строителството “, 5-6 ноември , 2015
4 . Здравчева , Н . Ролята на фотограметричните и дистанционните методи за екологичното и устойчиво развитие на съвременното общество - 25-ти международен симпозиум „ Съвременните технологии , образованието и професионалната практика в геодезията и свързаните с нея области “ 5-6 ноември , 2015 г .
5 . Здравчева , Н . Лекционен курс по ДМ и ГИС . Характерни особености на данните , използвани в ГИС . 2018
6 . Здравчева , Н . Лекционен курс по ДМ и ГИС . Приложение на класификациите . 2018
7 . Малджански , П . Същност и основни задачи . Анализ на изображения . стр . 209-211 .
8 . Recio , J . Lecciones de teledetección y actualización cartográfica . Universidad Politecnida de Valencia , 2017-2018
9 . Trimble GmbH . Trimble eCognition Developer - Reference book , version 9.1 . Munich , p . 66-68 , 2015
10 . http :// gsp . humboldt . edu / olm _ 2015 / Courses / GSP _ 216 _ Onli ne / lesson6-1 / unsupervised . html – Unsupervised classification , извлечено на 01.02.2020 г .
11 . https :// gisgeography . com / image-classification-techniquesremote-sensing / – Image Classification Techniques in Remote Sensing , извлечено на10.02.2020 г .
12 . https :// www . e-education . psu . edu / geog883 / node / 524 : Accuracy assessment workflow , извлечено на 01.04.2020 г .
Адрес на автора
Инж . Йоана Църовска e-mail : yoanatsarovska @ abv . bg
Рецензент : доц . д-р инж . Нели Здравчева
ГКЗ 5-6 ’ 2020 19