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अर्ध-शुष्क बोत्सवाना में भूमि आवरण भूमि उपयोग (एलसीएलयू) वर्गीकरण विधियाँ

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यह पत्र दो वर्गीकरण योजनाओं अर्थात् अधिकतम संभावना एल्गोरिथ्म (एमएलए) और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करके लैंडसैट 8 (ओएलआई) से पता लगाए गए भूमि कवर भूमि उपयोग (एलसीएलयू) को प्रस्तुत करता है। दो, तीन और आठ विशेषताओं (सतह परावर्तन और सूचकांक) का उपयोग करके विश्लेषण किया गया था। सभी वर्गीकरणों के लिए, समग्र सटीकता और कप्पा सांख्यिकी क्रमशः 93.81% और 0.89 से 99.38% और 0.99 तक भिन्न थी। दोनों वर्गीकरण योजनाओं के लिए या तो सभी आठ विशेषताओं या दो विशेषताओं (केवल सूचकांक) का उपयोग करके उच्चतम वर्गीकरण सटीकता प्राप्त की गई थी। यह LCLU मानचित्रण में सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक (NDVI) और सामान्यीकृत अंतर बिल्डअप सूचकांक (NDBI) के महत्व को दर्शाता है। हालाँकि MLA क्लासिफायर ने सुविधाओं के औसत मूल्यों और भिन्नता दोनों का उपयोग किया, लेकिन ANNs क्लासिफायर ने केवल सुविधाओं के औसत मूल्यों का उपयोग किया। यह सामान्यीकृत पैमाने -1.0 से 1.0 में डेटा फ़्यूज़न का एक प्रदर्शन है। यह कार्य यह भी दर्शाता है कि कम स्पेक्ट्रल चैनलों के साथ स्वीकार्य वर्गीकरण सटीकता प्राप्त की जा सकती है