CEVAP:

Alt Piksel Sınıflandırması:

Pikseller, araziye izdüşürülmüş yayılım fonksiyonu üzerinde mekânsal bir ortalamaya sahip olduğu için piksellerin içinde birden çok spektral kategorinin olması kaçınılmazdır. Bu gerçek Landsat MSS görüntü verilerinin analizinde ortaya çıkmıştır. Sınıf karışım oranları, pikselden piksele değişir. Karışım bileşenlerinin belirlenmesi için hiperspektral algılayıcılar ile yeni teknikler
önerilmiştir. Bütün doğal ve bazı suni yüzeyler değişik mekânsal çözünürlük seviyelerinde düzenli olmadığından, uydu görüntüsünün mekânsal çözünürlüğü artsa bile sınıf karışımı hâlâ mevcut olmaktadır. Bununla beraber, çoğu yüzey materyalinin doğal bir ölçeği olduğundan mekânsal çözünürlüğün artması belirli sınıflar için karışık piksellerin yüzdesini azaltabilmektedir. Fakat cisimlerin büyüklüğü ve algılayıcı sistemlerin mekânsal çözünürlüğü göz önüne alınmaksızın cisimler arasındaki sınırlarda karışık pikseller hâlâ mevcut olmaktadır. Bunun nedeni ise, bütün gerçek yeryüzü cisimlerinin pikselin yeryüzünde karşılık geldiği alan değerinden daha küçük boyutlu mekânsal detaya sahip olmasıdır. Alt piksel sınıflandırmasında her bir pikselin birden fazla sınıfa olan benzerlik değerleri elde edilebilir. Pikseller bu benzerlik değerlerine göre belirli üyelik oranlarıyla birden fazla sınıfa atanır. Böyle bir sınıflandırma için özellik uzayı karar sınırları bulanık yapıdadır. Benzerlik değerleri, örüntülere (piksel özellik vektörü) atanan her bir kategorinin ilgili örüntü içindeki rölatif bulunma oranlarını gösterir. Eğer ayrım derecesi yüksekse hatasız sınıflandırma işlemini yapabilecek birçok potansiyel karar sınırı kuralı vardır. Eğer sınıflar arası bindirme varsa hatasız kolay bir karar sınırı oluşturmak imkânsızdır.