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Influence of Image Fusion Approaches on Classification Accuracy – A Case Study

Colditz, Rene und Wehrmann, Thilo und Bachmann, Martin und Steinnocher, Klaus und Schmidt, Michael und Strunz, Guenter und Dech, Stefan (2006) Influence of Image Fusion Approaches on Classification Accuracy – A Case Study. International Journal of Remote Sensing, 27 (15), Seiten 3311-3335. Taylor and Francis. doi: 10.1080/01431160600649254.

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Kurzfassung

While many studies in the field of image fusion of remotely sensed data aim towards deriving new algorithms for visual enhancement, there is little research on the influence of image fusion on other applications. One major application in earth science is land cover mapping. The concept of sensors with multiple spatial resolutions provides a potential for image fusion. It minimises errors of geometric alignment and atmospheric or temporal changes. This study focuses on the influence of image fusion on spectral classification algorithms and their accuracy. A Landsat 7 ETM+ image was used, where six multispectral bands (30 m) were fused with the corresponding 15m panchromatic channel. The fusion methods comprise rather common techniques like Brovey, hue-saturation-value transform, and principal component analysis, and more complex approaches, including adaptive image fusion, multisensor multiresolution image fusion technique, and wavelet transformation. Image classification was performed with supervised methods, e.g. maximum likelihood classifier, object-based classification, and support vector machines. The classification was assessed with test samples, a clump analysis, and techniques accounting for classification errors along land cover boundaries. It was found that the adaptive image fusion approach shows best results with low noise content. It resulted in a major improvement when compared with the reference, especially along object edges. Acceptable results were achieved by wavelet, multisensor multiresolution image fusion, and principal component analysis. Brovey and hue-saturationvalue image fusion performed poorly and cannot be recommended for classification of fused imagery.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/44606/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Influence of Image Fusion Approaches on Classification Accuracy – A Case Study
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Colditz, ReneNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wehrmann, ThiloNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bachmann, MartinMartin.Bachmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8381-7662NICHT SPEZIFIZIERT
Steinnocher, KlausARC systems researchNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmidt, MichaelNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Strunz, GuenterNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dech, StefanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:10 August 2006
Erschienen in:International Journal of Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Ja
Band:27
DOI:10.1080/01431160600649254
Seitenbereich:Seiten 3311-3335
Verlag:Taylor and Francis
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Image fusion; Image analysis; Image classification; Classification accuracy; Land cover
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HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):W - Vorhaben Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Umwelt und Sicherheit > Umwelt und Geoinformation
Hinterlegt von: Colditz, Rene
Hinterlegt am:04 Sep 2006
Letzte Änderung:01 Okt 2020 09:14

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