6. تصنيف الصور
التصنيف غير الموجّه
"يستخدم التصنيف غير الموجّه التوزيع الإحصائي للبكسلات داخل فضاء بيانات الصورة بشكل حصري للتمييز بين الفئات المختلفة."
ما هو فضاء بيانات الصورة؟
يتم تحديد فضاء بيانات الصورة وأبعاده من خلال عدد القنوات الطيفية الملتقطة (المناطق الطيفية). يحتوي القمر الصناعي لاندسات 7 على سبيل المثال، على ست قنوات طيفية، لذا فإن كل بكسل تم التقاطه (نقطة الصورة) من هذا القمر الصناعي يحتوي على ست قيم تدرج الرمادي. بذلك يمكن التعبير عن كل بكسل بمتجه رياضي مميز في فضاء البيانات له ستة أبعاد. يمكن عرض ثلاثة أبعاد فقط كحد أقصى، ولكن عادةً ما يتم عرض قناتين (منطقتين طيفيتين) في رسم بياني (انظر للشكل أدناه). يوجد لكل بكسل، بإستخدام قيمة المتجهة المميز له (قيمة المتجه الرياضي)، مكانًا محددًا في هذا "الفضاء".
تمثل التجمعات أو ما يسمى بمجموعات البكسل داخل فضاء البيانات فئات معينة. كلما اقتربت البكسلان من بعضهما البعض في فضاء البيانات، كلما كانا أكثر تشابهًا وزادت احتمالية انتمائهم إلى نفس الفئة.
هناك طريقتان لتصنيف أو تجميع وحدات البكسل:
- بدءًا من وحدات البكسل الفردية، يتم تجميع وحدات البكسل الأكثر تشابهًا معًا خطوة بخطوة. وفي النهاية، يتم تجميع كل وحدات البكسل في فئات مختلفة.
- بدءًا بجميع وحدات البكسل: يكون الهدف من البداية هو عدد معين من الفئات. هذا الإجراء يسمى التجميع.
تتعرف خوارزمية التصنيف الموثوق والجيد على الاختلافات الكبيرة في المتجهات المميزة، والتي يمكن ربط كل منها بعد ذلك مع فئة معينة. غالبًا ما يتم التعبير عن هذه الاختلافات والتشابهات في أكثر من ثلاثة أبعاد قابلة للعرض.
غالبًا ما يُنظر إلى التصنيف غير الموجّه على أنه خطوة تحضيرية، أي الخطوة الأولى التي تؤدي إلى التصنيف الموجّه. في هذا الوقت يمكن التحقق مما إذا كان يمكن توزيع البيانات في الصورة على عدد الفئات المطلوبة.
