Niet-gesuperviseerde classificatie

U bent hier

Samenvatting

Dataverwerving

 

Niet-gesuperviseerde classificatie

…of eenvoudig "laten begaan"

Bij deze aanpak laat men de computer alle spectrale signaturen van alle pixels van het beeld analyseren en natuurlijke groeperingen bepalen, dit wil zeggen de pixels groeperen op basis van vergelijkbare spectrale signaturen. In sommige gevallen kan de gebruiker het aantal klassen dat hij wenst te verkrijgen vastleggen, en in sommige programma's kan men ook sommige klassen "opleggen". De classificatiealgoritmen herhalen de berekening om de verkregen oplossingen steeds bij te stellen zodat de groepen homogener en beter gedifferentieerd zijn.

Het voornaamste voordeel van deze methode is de snelheid, want er is nagenoeg geen tussenkomst van de gebruiker vereist. Het voornaamste nadeel is dat ze uitsluitend gebaseerd is op spectrale verschillen, die niet altijd overeenkomen met de natuurlijke klassen van bodembedekking. Men krijgt bijvoorbeeld door automatische classificatie vaak verschillende klassen voor grasachtige plantengroei, maar slechts één klasse voor stad, wegen en geploegde velden, wat meestal niet beantwoordt aan de behoeften van de waarnemers.