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).

• 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

Proceso de agrupar

Proceso de agrupar

Proceso de agrupar

CLUSTER

Uno de los algoritmos utilizados en Idrisi

Picos y hombros en un histograma

ETM4

Histograma de composición de ETM 2, 3 y 4

Grupos amplios vs. Grupos finos

Clasificación no-supervisda jerárquica

banda3

band

a4

Posibles resultados de una clasificación no supervisadaClase

espectralClase real en

el terreno

Clase 1 Agua

Clase 2

Clase 3 Bosque

Clase 4

Clase 5 Agrícola

Evaluación de la clasificación

• Igual que para clasificación supervisada