Como classificar imagem?

Como classificar imagem?

As técnicas de classificação multiespectral "pixel a pixel" mais comuns são: máxima verossimilhança (MAXVER), distância mínima e método do paralelepípedo. MAXVER é o método de classificação, que considera a ponderação das distâncias entre médias dos níveis digitais das classes, utilizando parâmetros estatísticos.

Qual a diferença entre a classificação supervisionada e a automática?

A diferença entre estes dois classificadores está no treinamento das amostras para a classificação: não supervisionado para Isoseg e supervisionado para Battacharya.

O que é a classificação supervisionada?

A classificação supervisionada é o procedimento utilizado com maior frequência para análise quantitativa de dados de imagens de sensoriamento remoto. Neste processo são utilizados algoritmos para nomear os pixels em uma imagem de forma a representar tipos específicos de cobertura terrestre (LILLESAND e KIEFER, 1994).

O que é classificação não supervisionada?

Na classificação não-supervisionada tem-se que o algoritmo é capaz de identificar as classes dentro de um conjunto de dados supondo que sejam fornecidos o número de classes e a quantidade de iteração. Esse tipo de classificação é freqüentemente efetivado através de métodos de agrupamentos (clustering).

O que significa classificar uma imagem?

Esse processo de extração de informação em imagens, serve para reconhecer padrões e objetos homogêneos, sendo utilizado no Sensoriamento Remoto (SR) para mapear áreas da superfície terrestre que correspondem aos temas de interesse. ...

Qual a principal diferença de uma classificação supervisionada para uma classificação não-supervisionada?

Há dois principais algoritmos de classificação não-supervisionada de amplo uso, Isodata e K-Means, ambos se baseiam no agrupamento de pixels por suas similaridades (MENESES; ALMEIDA, 2002). A classificação supervisionada requer que o analista tenha um conhecimento prévio das classes presentes na imagem.

O que é uma classificação não-supervisionada?

Na classificação não-supervisionada tem-se que o algoritmo é capaz de identificar as classes dentro de um conjunto de dados supondo que sejam fornecidos o número de classes e a quantidade de iteração. Esse tipo de classificação é freqüentemente efetivado através de métodos de agrupamentos (clustering).