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Pourquoi les « classes fantômes » non définies apparaissent-elles lors de la classification supervisée dans ERDAS IMAGINE ?


Après une classification supervisée dans ERDAS IMAGINE j'ai des "classes fantômes" non définies dans la table attributaire. Jetez également un œil à cette vidéo youtube vers 7h12.
Je me demande pourquoi ils surviennent et comment ils affectent le résultat de la classification et l'évaluation de l'exactitude ?

Ma première considération était qu'ils surviennent au sein de la fusion dans l'éditeur de signature. Ou s'agit-il de pixels, qui n'ont pas pu être catégorisés lors du processus de classification car la possibilité d'appartenance à une ou une autre classe n'est pas assez élevée ? Par exemple, j'ai utilisé le classificateur à maximum de vraisemblance qui catégorise les pixels en fonction de la possibilité d'être un membre d'une classe spécifique. Dans ce dernier cas, devraient-ils être marqués d'une manière ou d'une autre ? Ils devraient également être pris en compte dans l'évaluation de la précision car les pixels sont toujours là mais n'ont pas été affectés à une classe.


Autant que je sache, cela ne ferait aucune différence à part la gêne, car le tableau indique que 0 pixels sont classés avec ces "valeurs fantômes". D'où le terme. Il semble que les valeurs de pixels soient continues, donc si vous laissez un espace - disons une classe pour 3 et une classe pour 5 - alors il comblera l'espace avec des zéros dans le tableau. Dans cet exemple, classe 4.


Voir la vidéo: Tuto Erdas Imagine: Classification non-supervisée (Octobre 2021).