Mapeo de la cobertura terrestre proporcional sub-píxel con imágenes AVHRR

Un problema con las imágenes AVHRR de NOAA es que la escala intrínseca de variación espacial en la cobertura terrestre en el Reino Unido suele ser más fina que la escala de muestreo impuesta por los píxeles de la imagen. El resultado es que la mayoría de los píxeles de NOAA AVHRR contienen una mezcla de tipos de cobertura terrestre (mezcla sub-píxel). Se compararon tres técnicas para mapear las proporciones sub-píxel de las clases de cobertura terrestre en el New Forest, Reino Unido: (i) redes neuronales artificiales (ANN); (ii) modelado de mezclas; y (iii) clasificación difusa c -means. Se obtuvieron imágenes AVHRR de NOAA y imágenes SPOT HRV, ambas del 28 de junio de 1994. Las imágenes SPOT HRV se clasificaron utilizando el método de máxima verosimilitud y se utilizaron para derivar las proporciones sub-píxel 'conocidas' de cada clase de cobertura terrestre para cada píxel de NOAA AVHRR. Estos datos se utilizaron para evaluar las predicciones realizadas (utilizando las tres técnicas y las imágenes AVHRR de NOAA) en términos de la cantidad de información proporcionada, la precisión con la que se proporciona esa información y la facilidad de implementación. La ANN fue la técnica más precisa, pero su implementación exitosa dependía de una co-registro preciso y de la disponibilidad de un conjunto de datos de entrenamiento. La clasificación difusa c -means supervisada fue ligeramente más precisa que el modelado de mezclas.