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Clasificación no-supervisada

Clasificación no-supervisada. Páginas 218-222 del Manual de Idrisi. Clasificación no supervisada. Extrae grupos de píxeles con características espectrales suficientemente similares entre sí mismos pero suficientemente distintos a los otros grupos ( clases espectrales ).

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Clasificación no-supervisada

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Presentation Transcript

  1. Clasificación no-supervisada Páginas 218-222 del Manual de Idrisi

  2. Clasificación no supervisada • Extrae grupos de píxeles con características espectrales suficientemente similares entre sí mismos pero suficientemente distintos a los otros grupos (clases espectrales). • Los resultados son independientes de nuestro conocimiento sobre la localización de los tipos de cobertura en el área de estudio. • Luego de ese proceso se determina a que tipo de cobertura corresponde cada clase espectral. • Pretende ser una manera menos subjetiva para extraer información sobre las clases presentes en el arrea de interés.

  3. Ejemplo de procedimiento de agrupar

  4. Proceso de agrupar

  5. Proceso de agrupar

  6. Proceso de agrupar

  7. CLUSTER Uno de los algoritmos utilizados en Idrisi

  8. Picos y hombros en un histograma

  9. ETM4

  10. Histograma de composición de ETM 2, 3 y 4

  11. Grupos amplios vs. Grupos finos

  12. Clasificación no-supervisda jerárquica banda4 banda3

  13. Posibles resultados de una clasificación no supervisada

  14. Evaluación de la clasificación • Igual que para clasificación supervisada

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