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Full text

Title
Proceedings of Symposium on Remote Sensing and Photo Interpretation

STATUS REPORT ON AUTOMATIC
CLASSIFICATION OF ERTS IMAGERY OF CANADA
David Goodenough, Joseph MacDowall
& Robert A. Ryerson
Canada Centre for Remote Sensing
Department of Energy, Mines and Resources
Ottawa, Ontario, Canada.
ABSTRACT
This paper describes some of the results obtained by
government, university, and industrial investigators in develop
ing methodology and applications for automatic classification
of ERTS imagery of Canada. The Canada Centre for Remote Sensing
(CCRS) receives 80 frames or 1.5 x 10l0 bits of multispectral
scanner data per day. Complete ERTS coverage of Canada is
obtained every eighteen days. This imagery is particularly
beneficial to Canada if it can be rapidly and quantitatively
analyzed with the final output being maps showing the distribu
tion of various land-use classes and/or tables listing the
acreages of each class. The quantity of data has necessitated
the development of various methods to automatically classify the
imagery in order to generate the greatest benefits.
University investigators in Canada have concentrated
upon software programs for supervised and unsupervised classifica
tions. Government and industrial work has also included the
development of man-machine interactive systems for image analysis.
Descriptions of the different approaches to automated classifica
tion are presented.
RESUME
Le présent rapport donne certains des résultats obtenus
par des scientifiques du gouvernement, d'universités et de
l'industrie dans la mise au point d'une méthode et de ses
applications pour une classification automatique des images du
Canada transmise par le satellite ERTS. Le Centre canadien de
télédétection reçoit chaque jour, du satellite de détection des
ressources terrestres (ERTS), environ 80 images ou 1.5 x 10l0
bits de données provenant de l'explorateur multi-spectre. L'ERTS
transmet une couverture complète du Canada en 18 jours. Ces
images sont particulièrement utiles pour le Canada si elles
peuvent 'être analysées quantitativement de façon rapide et donner
en phase finale des cartes présentant la distribution des diverses
classes d'utilisation du sol ou des tableaux indiquant les super
ficies de chaque classe. La quantité d'information reçue a
nécessite la mise au point de diverses méthodes de classement
automatique des images afin d'en tirer le meilleur parti.