Comparison between supervised and unsupervised classifications for mapping land use cover in Ajloun area
Other Title(s)
مقارنة التصنيف الرقمي المراقب و غير المراقب لإنتاج خرائط استعمالات الأراضي الغطاء الأرضي في منطقة عجلون
Joint Authors
al-Bakri, Jawad Talib
al-Tamimi, Salam
Source
Jordan Journal of Agricultural Sciences
Issue
Vol. 1, Issue 1 (31 Dec. 2005), pp.73-80, 8 p.
Publisher
University of Jordan Deanship of Academic Research (DAR)
Publication Date
2005-12-31
Country of Publication
Jordan
No. of Pages
8
Main Subjects
Earth Sciences, Water and Environment
Topics
Abstract AR
أجري هذا البحث على منطقة عجلون، شمال غرب الأردن، لتقييم دقة خرائط استعمالات الأراضي/الغطاء الأرضي المنتجة من التصنيف الرقمي المراقب و غير المراقب لصور القمر الصناعي الأمريكي لاندسات.
تم عمل التصحيح الهندسي، النقل الرقمي، التسجيل، التجزيء، و تطبيق التصنيف الرقمي غير المراقب باستخدام خوارزمية ISODATA و تعريف و دمج الصفوف الناتجة في أربعة صفوف.
استخدمت نتائج المرحلة السابقة لتحديد عدد مناطق التدريب و إجراء المسوحات الأرضية اللازمة لإجراء التصنيف المراقب و تقييم دقة التصنيف من خلال مصفوفة الالتباس.
أظهرت النتائج أن التصنيف غير المراقب كان أكثر دقة في تصنيف استعمالات الأراضي/الغطاء الأرضي و خصوصا لمناطق الغابات، مع ظهور فروقات في صحة التصنيف بين الطريقتين و بين الصفوف المختلفة.
عزيت هذه الفروقات إلى النمط المعقد و المفتت للأراضي الزراعية و المناطق الحضرية.
لذلك توصي الدراسة باستخدام صور ذات عزل مكاني وظيفي عال لزيادة مستوى دقة التصنيف الرقمي.
Abstract EN
This research was undertaken in Ajloun area, located north west of Jordan, to assess the accuracy of Land Use / Cover maps derived from supervised and unsupervised classification techniques of Landsat TM imagery.
Digital image processing techniques included geometric correction, resampling, registration, subset of study area, application of unsupervised classification with ISODATA algorithm and identification and merging of the output classified image into four major classes.
Output from the previous stage was used to identify the number of training areas and to collect ground data to implement supervised classification for the same image.
Accuracy assessment was made for both classifications with confusion matrices based on ground visits.
Results of digital classification showed that unsupervised classification was more accurate than supervised classification with high classification accuracy for forested area, with variations in accuracy among classes and between the two classifications.
These variations were mainly attributed to the complex and fragmented patterns of cultivation and the scattered pattern of urban area.
Therefore, the study recommends the use of higher spatial and spectral resolution data to increase the obtained level of accuracy.
American Psychological Association (APA)
al-Tamimi, Salam& al-Bakri, Jawad Talib. 2005. Comparison between supervised and unsupervised classifications for mapping land use cover in Ajloun area. Jordan Journal of Agricultural Sciences،Vol. 1, no. 1, pp.73-80.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-291867
Modern Language Association (MLA)
al-Tamimi, Salam& al-Bakri, Jawad Talib. Comparison between supervised and unsupervised classifications for mapping land use cover in Ajloun area. Jordan Journal of Agricultural Sciences Vol. 1, no. 1 (2005), pp.73-80.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-291867
American Medical Association (AMA)
al-Tamimi, Salam& al-Bakri, Jawad Talib. Comparison between supervised and unsupervised classifications for mapping land use cover in Ajloun area. Jordan Journal of Agricultural Sciences. 2005. Vol. 1, no. 1, pp.73-80.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-291867
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 78-79
Record ID
BIM-291867