遥感图像的分类.pptx

1二、监督分类（supervised)原理步骤1训练区的选取2类别统计特征的计算训练样本分类能力的考查3判别函数的确定平行算法特点：
快速
边界附近的判别准确
但当类别间亮度区域有重叠时无法判别最小距离法最大似然法（Bayes)监督分类的优缺点三、非监督分类非监督分类步骤3、检查和修改集群中心：根据规定的参数（阈值）来检查前一次循环中归类的结果，决定再分裂，合并或取消某些类别
分裂：标准差超过参数“最大标准差”，已有类别数小于预期类别数，或某一类的像元数大于参数“最大像元数，则该类就要分裂为两个新的集群中心（类别）：合并：把两个集群（类）合并在一起，重新计算其中心（均值）。两种情况下进行：
两个集群之间的距离小于规定的阈值“最小群间距”
集群数超过了规定的“最大分类数”
类间距一般采用相似距离：取消：当某个集群的像元数少于参数“一类最小像元数”，则这一点群被取消，其像元分散到相邻的群中。
4、输出分类结果：两个循环间各类均值向量平均移动距离小于规定的移动阈值，或循环达到规定次数，则计算停止，输出结果。开始非监督分类的优缺点