W pracy dokonano analizy sposobów oceny jakości klasyfikacji pokrycia terenu na danych obrazowych. Autorzy wysunęli hipotezę, że ogólna dokładność klasyfikacji obrazu zależy od jego podziału w procesie klasyfikacji na podobszary. Zależność tę opisano krzywą logarytmiczną Т = 4,30044ln(x) + 72,697, dla której uzyskano najwyższy współczynnik determinacji (R² = 0,9678). Badania prowadzono dla rezerwatu Yuntolovo, chronionego obszaru w pobliżu Sankt Petersburga (Rosja). W celu zwiększenia ogólnej dokładności automatycznej klasyfikacji pokrycia terenu na podstawie zdjęć lotniczych autorzy zaproponowali nową metodologię wstępnego przetwarzania danych. Proponowana metoda, polegająca na podziale obrazu klasyfikowanego na nie więcej niż dziesięć równych części, poprawia ogólną dokładność klasyfikacji pokrycia obszarów lądowych średnio o 10%. Podział na większą liczbę części nie zwiększa już znacząco jakości klasyfikacji, a dodatkowo wprowadza niejednoznaczności spowodowane zmniejszaniem próby uczącej. Klasyfikację obrazów i analizę dokładności prowadzono z wykorzystaniem pakietu ILWIS 3.31 oraz autorskiego oprogramowania stworzonego w środowisku NET.

5-22