A review of multispectral image classification methods and techniques

Klasifikacija snimaka s daljinskog mjerenja ključna je karika pri obradi. Klasifikacijom se snimci daljinskog mjerenja pretvaraju u klasificirane značajke koje računala s dubokim aplikacijama mogu razumjeti i obraditi. Međutim, tradicionalne metode klasifikacije snimaka daljinskim mjerenjima ne zadovoljavaju stvarne zahtjeve. Posljednjih godina, brzi razvoj teorije i računala pružio je tehnički pristup za rješavanje klasifikacije snimaka. U posljednjih pedeset godina razvijene su različite tehnike prepoznavanja uzoraka za klasifikaciju terena i zemljine površine pomoću multispektralnih slika. Svrha ovog rada je pregledati i ocijeniti dostupne metode i tehnike za obradu i klasifikaciju objekata (prostornih fenomena) zabilježenih na multispektralnim snimkama prikupljenim daljinskim istraživanjima kroz pregled dosadašnjih istraživanja na ovu temu.Classification of remote sensing images is a key link in processing. By classification, remote sensing images are transformed into classified features that computers with deep applications can understand and process. However, traditional methods of classifying images by remote measurements do not meet the actual requirements. In recent years, the rapid development of theory and computers has provided a technical approach to solving the classification of images. In the last fifty years, various pattern recognition techniques have been developed to classify terrain and land surface using multi-spectral images. The purpose of this paper is to review and evaluate the available methods and techniques for processing and classification of objects (spatial phenomena) recorded on multispectral images collected by remote sensing through a review of previous research on this topic