パンシャープン分類の信頼性？

私は、ERVASで1つのLandsat画像をパンシャープンし、解像度マージリソースを使用して、ブロベイ変換と最近傍法を使用しました。しかし、土地利用分類に関しては、パンシャープンが誤ったピクセルを作成してエラーを追加するため、それは間違いであると言われました。

本当？

一般に、分類には2つのアプローチがあります。ピクセルベースとオブジェクトベースです。

ピクセルベース：各空間ピクセルは、設定された分類パラメーターに対して単独で評価されます。この場合、画像をパンシャープンしてもまったく役に立ちません。

オブジェクトベース/セグメンテーション：このアプローチでは、ピクセルはグループとして評価され、均一性（スペクトルおよびテキスト）に基づいてグループにセグメント化されます。この場合、パンシャープンはオプションですが、パンクロマティックバンドは他の光学バンドと一緒に使用することもできます。