Fig. 2 shows the main remote sensin

Fig. 2 shows the main remote sensing data produced in this

study. The CBERS PC composite (Fig. 2a) presented high degree of

colour contrast, but low spatial resolution (Table 1), limiting the

visual analysis. The best data for visual discrimination was the

CBERS-SPOT product (Fig. 2b) which showed the highest spatial

resolution (Table 1). Despite the supervised classification (Fig. 2c)

showed accurate result, with average performance of 96.6% and

average confusion of 3.4%, some areas were not correctly classified,

requiring visual edition. Therefore, to map the land use and cover

types (Fig. 3) we combined the data of the classification and the

visual interpretation of the CBERS-SPOT product (Figs. 2b and 4,

Kết quả (Việt) 1:

Hình 2 cho thấy các dữ liệu chính cảm biến từ xa được sản xuất ở đâynghiên cứu. Các composite CBERS PC (hình 2a) trình bày các mức độ cao củamàu sắc tương phản, nhưng độ phân giải không gian thấp (bảng 1), hạn chế cácphân tích hình ảnh. Các dữ liệu tốt nhất cho thị giác phân biệt đối xử là cácSản phẩm CBERS-SPOT (hình 2b) cho thấy cao nhất không gianđộ phân giải (bảng 1). Mặc dù phân loại giám sát (hình 2c)cho thấy kết quả chính xác, với hiệu suất trung bình là 96,6% vàTrung bình là sự nhầm lẫn của 3,4%, một số khu vực đã không chính xác được phân loại,đòi hỏi phải có trực quan Ấn bản. Do đó, bản đồ sử dụng đất và coverCác loại (hình 3) chúng tôi kết hợp các dữ liệu phân loại và cácCác giải thích trực quan của sản phẩm CBERS-SPOT (Figs. 2b và 4,

Kết quả (Việt) 2:

Sung. 2 cho thấy các dữ liệu viễn thám chính được sản xuất tại đây nghiên cứu. Các CBERS PC composite (Fig. 2a) trình bày mức độ cao của sự tương phản màu sắc, nhưng độ phân giải không gian thấp (Bảng 1), hạn chế sự phân tích thị giác. Các dữ liệu tốt nhất cho sự phân biệt hình ảnh là sản phẩm CBERS-SPOT (Hình. 2b) cho thấy các không gian cao nhất độ phân giải (Bảng 1). Mặc dù việc phân loại có giám sát (Hình. 2c) cho thấy kết quả chính xác, với hiệu suất trung bình 96,6% và nhầm lẫn trung bình là 3,4%, một số khu vực không được phân loại một cách chính xác, đòi hỏi phiên bản trực quan. Do đó, để lập bản đồ sử dụng đất và bìa loại (Hình. 3), chúng tôi kết hợp các dữ liệu về sự phân loại và giải thích trực quan của sản phẩm CBERS-SPOT (2b Figs. Và 4,