"spektraaltunnuste" - 1 õppematerjal

Taimkatte kaugseire

terveid põldusid või eraldisi (vektorkaart), valdav enamus klassifitseerimislgoritme töötab siiski pikslitega. Klassifitseerimine õpetava valimiga: valitakse informatsioonilised klassid, leitakse igale klassile tugi- või õpetuspiirkonnad (digitize). Õpetuspiirkonda kuuluvate pikslite koguarv peaks reeglina olema suurem kui kümnekordne kasutatavate spektraalkanalite arv. Klassifitseerimise aluseks on tavaliselt kauguse mõiste vastavas spektraaltunnuste ruumis. Eukleidiline kaugus, normeeritud eukleidiline kaugus, vektorite vaheline nurk e spektraalne nurk (koosinus), Jeffreys-Matsusita kaugus.. klassifitseerimise meetodid, idrisis ­ MINDIST ­ lähima keskväärtuse meetod, PIPED ­ risttahuka meetod; MAXLIKE .. Ilma õpetava valimita ­ cluster, isoclust Õpetava valimiga Maxlike, neural net Pehme e ähmane ­ fuzzy Idrisi paketi klassifitseerimisalgoritmid ­ cluster, isodata, isoclust, kmeans (õpetava valimita)