Praca Dyplomowa - AGH

(Adamczyk, Będkowski, 2007), a jej przewaga ujawnia się w sytuacji, gdy operatorma trudności z prawidłowym przyjęciem możliwych do uzyskania klas pokrycia terenu.Według Adamczyk i Będkowskiego (2007) w klasyfikacji nienadzorowanejstosując różne metody odnajduje się skupiska punktów, które w wielowymiarowejprzestrzeni odpowiedzi spektralnych reprezentują piksele. Przy klasyfikacjinienadzorowanej należy założyć, że piksele różnych klas obiektów mają zbliżonąwartość jasności piksela w poszczególnych kanałach. Odnajdywane skupiska pikselidokonuje się dzięki określonym procedurom. Osoba, która poddaje analizie dokonanąklasyfikację, może jednak za pomocą systemu zmienić parametry danego algorytmui mieć tym samym wpływ na ostateczny wynik klasyfikacji.Autorzy opisali procedurę klasyfikacji nadzorowanej w następujących punktach:o wybór kanałów obrazu cyfrowego;o wybór metody klasyfikacji nienadzorowanej;o określenie liczby klas wyróżnianych obiektów, liczby iteracji i innych parametrówsterujących;o wykonanie klasyfikacji i sprawdzenie jej rezultatów (ewentualnie zmianaparametrów i ponowna klasyfikacja);o nadanie wyróżnionym klasom nazw (identyfikacja obiektów terenowych).Adamczyk i Będkowski (2007) twierdzą również, iż „Istotą klasyfikacjinienadzorowanej jest określenie punktów reprezentujących poszczególne klasyobiektów. Zakłada się, że piksele odpowiadające różnym obiektom tworzą skupieniaw przestrzeni odpowiedzi spektralnych. Zastosowany algorytm musi samodzielnie„odnaleźć” te skupienia i odpowiednio je ponumerować. Wynik klasyfikacji jestprzedstawiany w postaci jednokanałowego obrazu, w którym każdy piksel zawieranumer klasy, do której został naliczony. Tworzenie grup (klas) pikseli w przestrzeniodpowiedzi spektralnych polega najczęściej na wyznaczeniu odległości między danympikselem, a punktami reprezentującymi poszczególne klasy obiektów. Piksel zaliczanyjest do najbliżej położonej klasy”.Do klasyfikacji nienadzorowanej wykorzystuje się wiele algorytmów.W literaturze można spotkać takie metody jak: statystyczna, sekwencyjna, klastrów,lokalnych pików w histogramach, ISODATA czy też wiele innych.Jednym z klasycznych procesów w klasyfikacji nienadzorowanej jestmetoda ISODATA (ang. Interative Self-Organizing Data Analysis Technique).27