遥感:监督分类与非监督分类的区别
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/04 04:57:46
遥感:监督分类与非监督分类的区别
遥感:监督分类与非监督分类的区别
遥感:监督分类与非监督分类的区别
监督分类是需要自己选择样本的,非监督分类是不需要选择样本的,完全机器自动分类.
非监督分类运用1SODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique )算法,完全按照像元的光谱特性进行统计分类,常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算,分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少,非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤:初始分类、专题判别...
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非监督分类运用1SODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique )算法,完全按照像元的光谱特性进行统计分类,常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算,分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少,非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤:初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。
监督分类比非监督分类更多地要求用户来控制,常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中,首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板,然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改,多次反复后建立一个比较准确的模板,并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤:建立模板(训练样本)、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。
上面的这段话是我们遥感实验手册上的话, 我自我感觉在用ERDAS 8.6 时候 ,对监督分类和非监督分类的区别才有了深刻点的理解,简单的说监督分类是我们人为地选择好样本区 比如水体,植被 ,就像是告诉计算机“我圈起来的这种像素就代表水体噢”,这个对个人经验要求很高,很容易把有的颜色混淆,以至于少分几类,而非监督分类就是计算机自己将图像上的像元按像素分几类,一般如果你最后是要分成水体,植被,土地等几类,但是你设置的起码最初要分它的两倍,因为计算机识别的时候有可能有的最终可以归到一类,但是计算机不会知道它分类每一类代表什么,这个就要人为地输入每一类地物的名称。
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