Browsing by Author "Chang, Tzu-Chan"

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    應用支援向量機法於多重解析度影像水稻紋理判釋研究
    (2022) 張子展; Chang, Tzu-Chan
    水稻為我國主要糧食來源，目前水稻田清查仍是以傳統人力進行現地調查，較不符合時間及經濟效益，現今已有許多航遙測影像可供使用，影像判釋不再侷限於單一影像，本研究旨在探討不同影像間水稻坵塊判釋成效，若航空影像遭遇遮蔽時，他種衛星影像是否能夠替換，亦在探討半自動化模組是否快速正確輸出判釋成果。本研究使用DMC數位航空影像、Planet Scope衛星影像及Sentinel-2衛星影像，採用支援向量機法進行物件式導向及像元式水稻坵塊判釋分類，由研究成果顯示，物件式導向分類整體精度以DMC數位航空影像的96%為最佳，其次為Planet Scope衛星影像的93.3%，最差為Sentinel-2衛星影像的54%，像元式分類整體精度以Planet Scope衛星影像的91.1%為最佳，其次為DMC數位航空影像的86%，最差為Sentinel-2衛星影像的64%。 3種影像匯入半自動化模組實際運行(含手動設定路徑及相關參數)平均時間，由實驗成果顯示利用半自動化模組與人工操作相比，物件式導向運行時間可節省約8倍左右的時間，像元式運行時間則是大約節省3倍左右的時間。 後續在實務工作上DMC數位航空影像遭遇影像遮蔽問題時，可考慮選用Planet Scope衛星影像，分類方法皆可使用物件式導向及像元式進行分類，Sentinel-2衛星影像則不考慮使用，另可搭配半自動化模組輔助人員進行影像判釋作業，對於整體影像判釋流程可節省時間及減少人為錯誤。