DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 1-2/2018 str. 75 <-- 75 --> PDF |
su ukupna preciznost i kappa dobivene iz korelacijske matrice. Rezultati dobiveni klasifikacijom prikazani su na slici 2. U tablici 5 prikazani su statistički podaci koji ukazuju na sličnost klasificiranih slika s referentnom slikom. Zatim je izračunat broj piksela u svakoj pojedinoj klasi. Na temelju navedenih klasa izračunata je površina svake pojedine klase na temelju broja piksela i veličine piksela za svaku sliku. Površina koju Landsat 7 snimka sadrži iznosi 52679.076 km2. Radi jednostavnosti računanja i analize područja oko šume Česma snimka je smanjena, te njena površina iznosi 306.763 km2. Tablica 6 predstavlja površine svake klase na slici ovisno o korištenom algoritmu. Izoštravanjem snimki jednostavnije se određuju granice klasa zbog kvalitetnije rezolucije od 15 metara. Iz tog razloga dolazi do promjene površina u ovisnosti o algoritmu. Na temelju tih podataka vidljivo je povećanje ili smanjenje površine na slici u odnosu na referentnu. Budući da ne postoji pravilno povećanje ili smanjenje u odnosu na referentnu sliku samo na temelju podataka iz tablice 6 nije moguće zaključiti koja slika predstavlja najviše različitu sliku u odnosu na referentnu. Usporedba statističkih pokazatelja referentne slike sa svakom pojedinom slikom (tablica 5) pokazala je da se slika dobivena bikubičnom interpolacijom i metodom izoštravanja FIHS na temelju prethodno izoštrenih kanala statistički najviše razlikuje od referentne slike. Vizualnom usporedbom svake slike s referentnom slikom pokazane su međusobne razlike i sličnosti između slika (slika 3). Vizualno najveća sličnost postoji između referentne slike i slike dobivene bikubičnom interpolacijom i metodom izoštravanja FIHS na temelju prethodno izoštrenih kanala. RASPRAVA DISCUSSION U odnosu na dosadašnje radove koji su se većinom bavili analizom utjecaja algoritama za fuziju snimki na vrijednosti vegetacijskog indeksa, ovim radom se dodatno izvršila klasifikacija dobivenih vrijednosti u šest klasa. Klasifikacija se izvršila u šest različitih klasa koje su trebale predstavljati šumu, vodu, izgrađeno područje, obrađeno tlo, neobrađeno tlo i livadu. Kako je vidljivo na slici 2 klase nisu definirane u potpunosti na ovaj način, ali taj rezultat je bio očekivan budući da se radi o nenadziranoj klasifikaciji gdje nije moguće samostalno definirati granice klasa, nego samo broj klasa. Stoga se na slici 2 može vidjeti kako je neobrađeno poljoprivredno tlo svrstano u istu klasu kao i vodene površine. Zbog spektralnog odaziva šumskog područja koje |