CEVAP:

Nesne tabanlı sınıflandırma, sadece görüntüdeki spektral bilgiyi (bant yansıtım değerleri) değil piksellerin komşuluk özelliklerini yansıtan doku ve bağlam bilgilerini de kullanan bir yöntemdir. Sınıflandırılan temel eleman piksel değil, komşuluk ilişkisine sahip piksel gruplarından oluşan objeler (nesneler)dir. Bireysel piksellerde görülemeyen semantik (anlamsal) bilgiler nesnelerde ve nesnelerin karşılıklı ilişkilerinde tespit edilebilir. Özellikle çok yüksek mekânsal çözünürlüklü uydu görüntülerinde yollar, binalar, park alanları veya piknik alanları, otlaklar, vb. birçok cisim benzer spektral özellikler gösterirler.
Buna bağlı olarak piksel tabanlı yaklaşım hem düşük doğruluklu hem de sınıf
dağılımı düzensiz ve anlamlı olmayan sonuçlar üretebilir. Nesneler genellikle otomatik segmantasyon algoritmalarıyla oluşturulur. Segmantasyon, ölçek, renk ve şekil gibi belirli homojenlik ölçütlerine göre piksellerin gruplanmasıdır . Nesneler oluşturulduktan sonra, bu nesnelere ait istenen spektral (renk tonu), mekânsal (alan, çevre), doku (entropi, varyans) ve bağlamsal özellikler (komşuluk) çıkartılır. Nesne tabanlı sınıflandırmanın piksel tabanlı sınıflandırmadan olan diğer bir önemli farkı, çoğunlukla bulanık (fuzzy) mantığa dayalı alt piksel sınıflandırma yaklaşımının kullanılmasıdır. Bulanık mantık yöntemi belirsiz olan birçok özelliğin sınıflandırma işlemine etkin olarak dahil edilmesini sağlar.