Abstract
This paper presents a detailed overview of the historical development and current state of accuracy assessment in land cover mapping, specifically within the field of Remote Sensing of the Environment over the past two decades. It underscores the pivotal role accuracy assessment plays in refining land cover mapping techniques, stressing the significance of high-quality reference data, sampling methodologies, and accuracy metrics.
Experience shows that urban expansion causes degradation of agricultural land, vegetation and water bodies. This urban sprawl contributes to many urban environmental problems such as poor air quality, rising temperatures and poor water quality.
Accuracy assessment techniques have undergone enhancements to bolster their scientific robustness, resulting in a more stringent process. The collective body of research and practical applications has propelled accuracy assessment to a mature state.
This research aims to use the best approach to estimate and evaluate the accuracy of land use map classification based on the use of high-resolution satellite images.
Despite significant advancements, there remain avenues for improvement. This study identifies the necessity for improved documentation of accuracy assessment methodologies to bolster research endeavors. Moreover, as technological capabilities progress, new challenges emerge, such as the imperative to tackle the heightened capacity for extensive spatial and intensive temporal mapping of land cover. Addressing these challenges mandates the development of enhanced methodologies to effectively cope with them.
Also, This paper focused on a literature review of satellite image classification techniques and their methods.
We conclude from all this that the need to classify satellite images is essential to extract land use data to solve environmental problems and improve living conditions.
Experience shows that urban expansion causes degradation of agricultural land, vegetation and water bodies. This urban sprawl contributes to many urban environmental problems such as poor air quality, rising temperatures and poor water quality.
Accuracy assessment techniques have undergone enhancements to bolster their scientific robustness, resulting in a more stringent process. The collective body of research and practical applications has propelled accuracy assessment to a mature state.
This research aims to use the best approach to estimate and evaluate the accuracy of land use map classification based on the use of high-resolution satellite images.
Despite significant advancements, there remain avenues for improvement. This study identifies the necessity for improved documentation of accuracy assessment methodologies to bolster research endeavors. Moreover, as technological capabilities progress, new challenges emerge, such as the imperative to tackle the heightened capacity for extensive spatial and intensive temporal mapping of land cover. Addressing these challenges mandates the development of enhanced methodologies to effectively cope with them.
Also, This paper focused on a literature review of satellite image classification techniques and their methods.
We conclude from all this that the need to classify satellite images is essential to extract land use data to solve environmental problems and improve living conditions.
Keywords
Accuracy Assessment
Geographic Information Systems (GIS)
Maximum Likelihood Algorithm (MLC)
Remote Sensing(RS)
Support Vector Machine Algorithm (SVM)
Abstract
يقدم هذا البحث نظرة عامة مفصلة عن التطور التاريخي والحالة الحالية لتقييم الدقة في رسم خرائط الغطاء الأرضي، وخاصة في مجال الاستشعار عن بعد للبيئة على مدى العقدين الماضيين. وتؤكد على الدور المحوري الذي يلعبه تقييم الدقة في تحسين تقنيات رسم خرائط الغطاء الأرضي، مع التأكيد على أهمية البيانات المرجعية عالية الجودة، ومنهجيات أخذ العينات، ومقاييس الدقة.
تظهر التجربة أن التوسع الحضري يسبب تدهور الأراضي الزراعية والنباتات والمسطحات المائية. يساعد هذا الانتشار الحضري في العديد من المشاكل البيئية الحضرية مثل انخفاض جودة الهواء، وارتفاع درجات الحرارة وسوء جودة المياه.
لقد خضعت تقنيات تقييم الدقة لتحسينات لتعزيز قوتها العلمية، مما أدى إلى عملية أكثر صرامة. لقد دفع العمل الجماعي للأبحاث والتطبيقات العملية تقييم الدقة إلى حالة ناضجة.
يهدف هذا البحث إلى استخدام أفضل نهج لتقديروتقييم دقة تصنيف خرائط استخدام الأراضي بناءً على استخدام صورالاقمارالصناعية عالية الدقة
وعلى الرغم من التقدم الكبير، لا تزال هناك طرق للتحسين. تحدد هذه الدراسة ضرورة تحسين توثيق منهجيات تقييم الدقة لدعم جهود البحث. وعلاوة على ذلك، مع تقدم القدرات التكنولوجية، تظهر تحديات جديدة، مثل ضرورة معالجة القدرة المتزايدة على رسم خرائط مكانية مكثفة وزمنية مكثفة للغطاء الأرضي. إن معالجة هذه التحديات تتطلب تطوير منهجيات محسنة للتعامل معها بشكل فعال.
كما ركز هذا البحث على مراجعة الأدبيات حول تقنيات تصنيف صور الأقمار الصناعية وطرقها.
نستنتج من كل هذا ان الحاجة لتصنيف صورالاقمارالصناعية ضرورية لاستخراج بيانات استخدام الاراضي لحل مشاكل البيئة وتحسين الظروف المعيشية.
تظهر التجربة أن التوسع الحضري يسبب تدهور الأراضي الزراعية والنباتات والمسطحات المائية. يساعد هذا الانتشار الحضري في العديد من المشاكل البيئية الحضرية مثل انخفاض جودة الهواء، وارتفاع درجات الحرارة وسوء جودة المياه.
لقد خضعت تقنيات تقييم الدقة لتحسينات لتعزيز قوتها العلمية، مما أدى إلى عملية أكثر صرامة. لقد دفع العمل الجماعي للأبحاث والتطبيقات العملية تقييم الدقة إلى حالة ناضجة.
يهدف هذا البحث إلى استخدام أفضل نهج لتقديروتقييم دقة تصنيف خرائط استخدام الأراضي بناءً على استخدام صورالاقمارالصناعية عالية الدقة
وعلى الرغم من التقدم الكبير، لا تزال هناك طرق للتحسين. تحدد هذه الدراسة ضرورة تحسين توثيق منهجيات تقييم الدقة لدعم جهود البحث. وعلاوة على ذلك، مع تقدم القدرات التكنولوجية، تظهر تحديات جديدة، مثل ضرورة معالجة القدرة المتزايدة على رسم خرائط مكانية مكثفة وزمنية مكثفة للغطاء الأرضي. إن معالجة هذه التحديات تتطلب تطوير منهجيات محسنة للتعامل معها بشكل فعال.
كما ركز هذا البحث على مراجعة الأدبيات حول تقنيات تصنيف صور الأقمار الصناعية وطرقها.
نستنتج من كل هذا ان الحاجة لتصنيف صورالاقمارالصناعية ضرورية لاستخراج بيانات استخدام الاراضي لحل مشاكل البيئة وتحسين الظروف المعيشية.
Keywords
: الاستشعارعن بعد، نظم المعلومات الجغرافية، خوارزمية الة دعم المتجه،خوارزمية الاحتمالية العظمى ، تقييم الدقة