遙感圖像的分類ppt課件(參考版)
2025-05-10 02:32本頁面
【正文】 ? 難以進(jìn)行不同圖像之間的對比 。 開始 輸入用戶參數(shù) 選定初始集群中心 將每個像元?dú)w入最近集群中心 是否符合給定參數(shù)要求 分裂、組合或取消 輸出分類圖像及統(tǒng)計文件 非監(jiān)督分類流程圖 非監(jiān)督分類的優(yōu)缺點 ? 無需訓(xùn)練樣本。兩種情況下進(jìn)行： 兩個集群之間的距離小于規(guī)定的閾值 “ 最小群間距 ” 集群數(shù)超過了規(guī)定的 “ 最大分類數(shù) ” ? 類間距一般采用相似距離： ???? Ni yixiiis SSYXD12)(ii YX,為兩個集群的中心； yixi SS , 為兩個集群的標(biāo)準(zhǔn)差 ? 取消 ：當(dāng)某個集群的像元數(shù)少于參數(shù) “ 一類最小像元數(shù) ” ，則這一點群被取消，其像元分散到相鄰的群中。 ? 相似性量度的基本特征： ? 1）亮度向量之間的距離 ? 2）特征空間中不同區(qū)域的點密度 ? 非監(jiān)督分類由程序來劃分出符合實際的點群或類別，需通過疊代運(yùn)算來完成。 a1 a2 監(jiān)督分類的優(yōu)缺點 ? 可根據(jù)應(yīng)用和區(qū)域，有選擇地決定分類類別 ? 可控制訓(xùn)練樣本的選擇 ? 通常具有較高的精度 ? 可根據(jù)訓(xùn)練樣本分析分類精度 ? 參入了一定的人為因素 ? 所選類別可能不能履蓋所有類型，造成一些象元找不到歸屬 ? 不能
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