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unsupervised classification, ISODATA-Klusterung, automatische Klassifizierung, statistische Verfahren, die Klassenbildungen ohne Referenzdaten ermöglichen (Klusteranalyse). Ziel dieser Verfahren ist, Bildelemente, die im Merkmalsraum durch Merkmalsvektoren dargestellt werden, so in Kluster zusammenzufassen, dass jede dieser Ballungen einer homogenen Bildregion entspricht. Alle Bildelemente werden also lediglich aufgrund statistischer Parameter verschiedenen Klassen zugeordnet. Die Verfahren unterscheiden sich u.a. in den Eingangsparametern, teilweise werden Angaben, wie z.B. Klassenanzahl oder Festlegung der Keimpunkte, d.h. jener Punkte, die als Ursprung einer Klasse dienen, benötigt. Im Gegensatz zur überwachten Klassifizierung liegen Informationen zu thematischen Inhalten bzw. Zugehörigkeiten zu tatsächlichen Objektklassen zunächst nicht vor. Sie werden in der Nachbearbeitung zugewiesen, sofern dies überhaupt möglich ist. |
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