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IKONOS 영상을 이용한 토지피복분류 기법 분석

Author
강남이, 박정기, 조기성, 유연
Journal Title
대한공간정보학회지
Publication Year
2012
Summary

This study analyzed land cover classification techniques using high-resolution IKONOS imagery and compared the accuracy of Maximum Likelihood Classification, Artificial Neural Network Classification, and SVM Classification. The SVM classification technique showed the best results with an overall accuracy of approximately 86%. The goal is to improve the efficiency of image data analysis processes.

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