SummaryMangrove habitat maps have b

SummaryMangrove habitat maps have been used for three general management applications:
resource inventory, change detection and the selection and inventory of aquaculture sites. The types
of image data and processing techniques that have been used are reviewed in light of the descriptive
resolution and accuracy achieved. The image processing techniques can be categorised into five
main types: 1) visual interpretation, 2) vegetation indices, 3) unsupervised classification, 4) supervised classification, and 5) band ratios.
These five techniques, and a new technique whereby two types of satellite data are merged together,
are compared in a case study using mangrove data from the Turks and Caicos Islands. Mangroves there
cannot be distinguished from adjacent thorn scrub using SPOT XS but can be distinguished from terrestrial vegetation using Landsat TM or CASI data. Landsat TM data are found to be more cost-effective
than CASI if all that is required is to map ‘mangrove’ (but not classify different types of mangrove). An
image processing method based on ratios of different red and infra-red bands gave the most accurate
results.
Airborne digital imagery, such as CASI data, are superior when it comes to mapping at fine levels of
habitat discrimination. Using CASI, nine different mangrove habitats could be mapped to an overall accuracy of 85%. By contrast only two mangrove habitats could be distinguished using Landsat TM data.
A protocol for selecting the most appropriate image processing technique for mangrove mapping is
presented

Kết quả (Việt) 2:

Bản đồ môi trường sống SummaryMangrove đã được sử dụng cho ba ứng dụng quản lý chung:
kiểm kê tài nguyên, phát hiện thay đổi và lựa chọn và hàng tồn kho của các trang web nuôi trồng thủy sản. Các loại
dữ liệu hình ảnh và kỹ thuật chế biến đã được sử dụng được xem xét trong ánh sáng của các mô tả
độ phân giải và độ chính xác đạt được. Các kỹ thuật xử lý hình ảnh có thể được phân thành năm
loại chính:. 1) giải thích thị giác, 2) chỉ số thực vật, 3) phân loại không giám sát, 4) giám sát phân loại, và 5) tỷ lệ ban nhạc
Những năm kỹ thuật, và một kỹ thuật mới, theo đó hai loại dữ liệu vệ tinh được sáp nhập với nhau,
được so sánh trong một nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ rừng ngập mặn Quần đảo Turks và Caicos. Rừng ngập mặn có
không thể phân biệt từ liền kề gai chà sử dụng SPOT XS nhưng có thể được phân biệt với thảm thực vật trên mặt đất sử dụng Landsat TM hoặc dữ liệu CASI. Dữ liệu Landsat TM được tìm thấy là hiệu quả chi phí
hơn CASI nếu tất cả những gì cần thiết là bản đồ 'rừng ngập mặn' (nhưng không phải phân loại các loại khác nhau của rừng ngập mặn). Một
phương pháp xử lý hình ảnh dựa trên tỷ lệ của các ban nhạc đỏ và tia hồng ngoại khác nhau cho chính xác nhất
kết quả.
Dù hình ảnh kỹ thuật số, chẳng hạn như dữ liệu CASI, được cấp trên khi nói đến lập bản đồ ở mức phạt tiền
đối xử phân biệt môi trường sống. Sử dụng CASI, chín rừng ngập mặn khác nhau có thể được ánh xạ tới một độ chính xác tổng thể của 85%. Ngược lại chỉ có hai rừng ngập mặn có thể phân biệt bằng cách sử dụng dữ liệu vệ tinh Landsat TM.
Một giao thức cho việc lựa chọn các kỹ thuật xử lý hình ảnh phù hợp nhất để lập bản đồ rừng ngập mặn được
giới thiệu