Publisher's Synopsis
In tropischen Ländern wie Malaysia und China, Indonesien und anderen Ländern ist der Zugang zu den Waldgebieten oft schwierig und die Informationen über den Wald sind unzureichend. Die Fernerkundung ist in der Forstwirtschaft sehr wertvoll und hat aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten von großen Flächen zu sammeln und Informationen zu generieren, an Bedeutung gewonnen. Mit anderen Worten: Die Fernerkundungstechnologie bietet zuverlässige Informationen, die für die Überwachung, Bewirtschaftung und Inventur von Wäldern unerlässlich sind. Die Ziele dieser Studie sind die Entwicklung einer Technik zur Schätzung des Alters von Gummibäumen mit Hilfe von Fernerkundungstechniken und der Vergleich von Klassifizierungsalgorithmen, um den am besten geeigneten Klassifizierer für tropische Wälder herauszufinden. Basierend auf der Datenanalyse der Spot-5-Bilder aus dem Jahr 2007 wurden acht Klassen von Landnutzung und Bodenbedeckung klassifiziert, wie Wald, Gummibaum, Ölpalme, Gewässer, Boden, Stadtgebiet und andere Vegetation, um die thematische Landnutzungs- und Bodenbedeckungskarte zu extrahieren, wobei verschiedene Klassifizierungsverfahren wie Maximum Likelihood, Mahalanobis-Distanz, Mindestdistanz, Neuronales Netz, Entscheidungsbaum, Parallelepiped und SAM zur Durchführung der Klassifizierung verwendet wurden.
