Zusammenfassung
Die Qualität von Klassifizierungsergebnissen hängt eng zusammen mit der Information, die dem Klassifizierungssystem zur Verfügung steht. Die Einbeziehung von Zusatzinformation — d.h. je-der Art von analog oder digital vorliegender Information, die Aussagen über das konkrete Klas-sifizierungsproblem liefert — verbessert die Trennbarkeit der Klassen. Es werden hier zwei ver-schiedene Methoden vorgestellt, Zusatzinformation in den Klassifizierungsprozeß einzubeziehen: die Erweiterung des Merkmalsraums und der Einsatz von verallgemeinerten a priori-Wahrschein-lichkeiten. Ihre Wirkungsweise wird anhand von Fernerkundungsaufnahmen aus Wattgebieten de-monstriert.
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Dennert-Möller, E. (1984). Die Verwendung von Zusatzinformation zur Verbesserung der Digitalen Multispektralen Klassifizierung von Fernerkundungsaufnahmen. In: Kropatsch, W. (eds) Mustererkennung 1984. Informatik-Fachberichte, vol 87. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-02390-7_5
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