6. Classificação

Classificação não-supervisionada

"A classificação não-supervisionada utiliza a distribuição estatística dos pixels dentro de características espaciais exclusivamente para diferenciar entre as classes."

Quais são as características espaciais?

Uma característica espacial e suas dimensões são definidas por meio do número de bandas (áreas espectrais). O satélite LANDSAT 7 tem, por exemplo, 6 canais, por isso cada pixel capturado (ponto de imagem) de um satélite têm 6 valores em tons de cinza. O pixel possui um vetor característico nas características espaciais com seis dimensões. Apenas um máximo de três dimensões são apresentável, mas normalmente 2 canais (áreas espectrais) serão representados num gráfico (veja a seguir). Cada pixel tem, através de seu vetor de característica (seu valor de atributo) um lugar específico neste "espaço".

Compilações ou os chamados grupos de pixel entre o espaço de características representam classes específicas. Os pixels mais estreitos são um ao outro no espaço de características, quanto mais semelhantes maior a possibilidade de que pertencem à mesma classe.

Existem dois procedimentos para a classificação ou agrupamento de pixels:

• Começando com pixels individuais, os pixels mais semelhantes serão agrupados passo a passo. No final, todos os pixels serão agrupados em classes.
• Começando com todos os pixels: um certo número de classes pode ser o objetivo. Este procedimento é chamado de agrupamento.

Um bom e confiável classificador reconhece diferentes significados nos vetores característicos, que podem então ser coordenados com cada classe. Essas diferenças e semelhanças são quase sempre representadas em mais do que três dimensões apresentáveis.

Uma classificação não-supervisionada é muitas vezes visto como uma preparação, ou seja, o primeiro passo que leva a uma classificação supervisionada. Neste momento, pode ser verificado, se os dados podem ser distribuídos para o número de classes necessárias.