Clasificaci n no supervisada
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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


Clasificaci n no supervisada

Clasificación no-supervisada

Páginas 218-222 del

Manual de Idrisi


Clasificaci n no supervisada1

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.


Ejemplo de procedimiento de agrupar

Ejemplo de procedimiento de agrupar


Proceso de agrupar

Proceso de agrupar


Proceso de agrupar1

Proceso de agrupar


Proceso de agrupar2

Proceso de agrupar


Cluster

CLUSTER

Uno de los algoritmos utilizados en Idrisi


Picos y hombros en un histograma

Picos y hombros en un histograma


Clasificaci n no supervisada

ETM4


Histograma de composici n de etm 2 3 y 4

Histograma de composición de ETM 2, 3 y 4


Grupos amplios vs grupos finos

Grupos amplios vs. Grupos finos


Clasificaci n no supervisda jer rquica

Clasificación no-supervisda jerárquica

banda4

banda3


Posibles resultados de una clasificaci n no supervisada

Posibles resultados de una clasificación no supervisada


Evaluaci n de la clasificaci n

Evaluación de la clasificación

  • Igual que para clasificación supervisada


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