التصنيف الخاضع للرقابة
Superviesed Classification
رابط تنزيل صورة القمر الصناعي داخل Geodatabase
في التصنيف الخاضع للرقابة ، يقوم المستخدم أو محلل الصور "بالإشراف"
على عملية تصنيف البكسل. يحدد المستخدم قيم البكسل المختلفة أو التوقيعات الطيفية التي
يجب أن ترتبط بكل فئة. يتم ذلك عن طريق اختيار مواقع عينات تمثيلية لفئة معروفة
سلفا في الطبيعة. تسمى هذه العينات المواقع التمثيلية. ثم تستخدم خوارزمية الكمبيوتر
التوقيعات الطيفية من هذه المواقع التمثيلية لتصنيف الصورة بأكملها. من الناحية المثالية
، يجب ألا تتداخل تصنيفات الفئات. من أجل ذلك ولدقة العملية التصنيفية, يجب أن
تكون حدود مناطق العينات بعيدة قدرا ما عن حدود الفئة التي تؤخذ فيها العينة.
يستخدم برنامج ArcMap أحد خوارزميات
أربع يمكن للتصنيف المراقب اعتمادها, هي خوارزمية مخطط الزاوية الطيفية (SAM) وهو تصنيف طيفي قائم على أساس طبيعي يستخدم زاوية n Dimension لمطابقة أطياف وحدات البكسل في الفئة بأطياف بيانات
العينة التمثيلية. تحدد هذه الطريقة التشابه الطيفي بين الطيفين عن طريق حساب الزاوية
بين الأطياف ومعاملتها كمتجهات في مساحة ذات أبعاد مساوية لعدد النطاقات
(الفئات/التصنيفات). هذه التقنية، عند استخدامها على بيانات الانعكاس المُعايرة ، تكون
غير حساسة نسبيًا لتأثيرات الإضاءة ونسبة الضوء أو
الإشعاع الساقط المنعكس من سطح الأرض.
العينات التمثيلية
مواقع العينات التمثيلية هي مناطق معروفة بأنها تمثل نوعًا معينًا من الغطاء
الأرضي. يحدد الكمبيوتر البصمة الطيفية لوحدات البكسل داخل كل عينة تمثيلية ، ويستخدم
هذه المعلومات لتحديد عدة إحصائيات، بما في ذلك متوسط قيم ودرجة تباين كل فئة من
الفئات. يفضل أن يعتمد تحديد موقع العينات التمثيلية على بيانات تم جمعها ميدانيًا.
لذا نقول أن التصنيف المراقب هو عملية حقلية أو ميدانية تبدأ بالحقل وتنتهي في
المكتب بعكس عملية التصنيف الغير مراقب. من المهم اختيار مواقع العينات التمثيلية التي
تغطي النطاق الكامل للتنوع داخل كل فئة للسماح للبرنامج بتصنيف بقية الصورة بدقة. إذا
لم تكن العينة التمثيلية ممثلة لنطاق التباين الموجود ضمن نوع معين من الغطاء الأرضي
، فقد يكون التصنيف أقل دقة. يجب اختيار مواقع عينات تمثيلية متعددة وصغيرة لكل فئة
أو تصنيف. كلما زاد الوقت والجهد المبذول في جمع واختيار مواقع العينات ، كلما كانت
نتائج التصنيف أفضل.
يمكن تحديد العينات التمثيلية بريم المضلعات ويمكن استيرادها وحفظها لاستخدامها
في المستقبل.
المميزات والعيوب
في التصنيف الخاضع للإشراف ، يقع العاتق الأكبر قبل عملية التصنيف الفعلية.
بمجرد تشغيل التصنيف ، يكون الناتج صورة موضوعية مع فئات مصنفة وتتوافق مع أنواع الغطاء
الأرضي. يمكن أن يكون التصنيف الخاضع للإشراف أكثر دقة من التصنيف غير الخاضع للإشراف
، ولكنه يعتمد بشكل كبير على مواقع العينات التمثيلية ، ومهارة الفرد في معالجة الصورة
، والتميز الطيفي للفئات. إذا كانت هناك فئتان أو أكثر متشابهة جدًا مع بعضهما البعض
من حيث انعكاسهما الطيفي (على سبيل المثال ، الأراضي العشبية الموسمية و الأراضي العشبية
المعمرة أو المياه الضحلة والعميقة) ، فستزيد احتمالية التصنيف الخاطىء. يتطلب التصنيف
الخاضع للإشراف اهتمامًا كبيرا بتطوير العينات التمثيلية. إذا كانت العينات
التمثيلية غير معبرة أو غير تمثيلية ، فستكون نتائج التصنيف سيئة أيضًا. لذلك ، يتطلب
التصنيف الخاضع للإشراف عمومًا المزيد من الوقت والمال مقارنةً بالتصنيف الغير
مراقب.
تصنيف أقصى احتمالية Maximum Likelihood
رغم أنه أحد خوارزميات التصنيف المراقب إلا أن برنامج ArcMap قد فصله لك في خيار
مستقل. وهو يفترض أن الإحصائيات الخاصة بكل فئة في كل نطاق يتم توزيعها بشكل طبيعي.
ويحسب احتمال أن ينتمي بكسل معين إلى فئة معينة بناءً على التشابه الطيفي. يتم ضم كل
بكسل للفئة الأعلى احتمالية بحسب التشابة الطيفي.
تعليقات
إرسال تعليق