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
Uno de los algoritmos utilizados en Idrisi 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 banda4 banda3
Posibles resultados de una clasificación no supervisada Clase espectral Clase 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