DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2017 str. 31 <-- 31 --> PDF |
ISPITIVANJE POLOŽAJNE TOČNOSTI GRANICA ŠUMSKIH PODRUČJA DOBIVENIH OBJEKTNO – ORIJENTIRANOM KLASIFIKACIJOM MULTISPEKTRALNIH SNIMAKA POSITIONAL ACCURACY ASSESSMENT OF FOREST AREA BOUNDARIES OBTAINED BY OBJECT – ORIENTED CLASSIFICATION OF MULTISPECTRAL IMAGERY Nedim TUNO, Admir MULAHUSIĆ, Jusuf TOPOLJAK, Alma ELEZOVIĆ Sažetak Poznavanje položajne točnosti geoprostornih informacija o šumama, dobivenih interpretacijom satelitskih snimaka, ima veliko značenje. Posljedice odluka koje su temeljene na podacima nedovoljne ili nepoznate kvalitete mogu biti vrlo negativne. U ovome radu istražena je točnost zatvorenih linijskih objekata kojima su predstavljene granice šumskog pokrova. Implementacijom postupka segmentacije snimke korištenjem svih multispektralnih kanala te klasifikacijom tako definiranih segmenata pomoću posebnih pravila, efikasno su izdvojene površine pod šumama. Empirijskom analizom temeljenom na usporedbi testnog i referentnog linijskog sadržaja, pokazano je da kartografska generalizacija doprinosi poboljšanju točnosti granica šuma, te da adekvatna obrada podataka daljinskih istraživanja srednje prostorne rezolucije može rezultirati vektorskim podacima zadovoljavajuće kvalitete. KLJUČNE RIJEČI: Landsat, objektno – orijentirana klasifikacija šuma, kartografska generalizacija, položajna točnost UVOD INTRODUCTION Daljinska istraživanja u posljednjim desetljećima predstavljaju nezaobilazanu metodu prikupljanja informacija za kartiranje i nadzor šuma (Franklin 2001). Primjenom satelitskih snimaka srednjih prostornih rezolucija često se obavlja kartiranje vegetacijskog pokrova. Pri tome se mogu s pouzdanošću koristiti besplatne multispektralne satelitske snimke Landsat (Seletković i sur. 2008). Klasifikacijom rasterskih snimaka, koje su pogodne za različite prikaze i vizualne analize, dobivaju se kvantitativni slojevi pogodni za analize unutar GIS sustava i izradu karata (Mulahusić i Tuno 2011, Oštir i Mulahusić 2014). U posljednje vrijeme je značajan napredak ostvaren razvojem algoritama objektno-orijentirane klasifikacije, temeljenim na objedinjenim |