Fehler bei der Durchführung einer unüberwachten Klassifizierung in GEE

Wie funktioniert die unüberwachte Klassifizierung in Gee?

Unüberwachte Klassifizierung (Clustering)

1. Stellen Sie Merkmale mit numerischen Eigenschaften zusammen, in denen Cluster gefunden werden.
2. Instanziieren Sie einen Clusterer. Legen Sie bei Bedarf seine Parameter fest.
3. Trainieren Sie den Clusterer mithilfe der Trainingsdaten.
4. Wenden Sie den Clusterer auf ein Bild oder eine Merkmalssammlung an.
5. Beschriften Sie die Cluster.

Wie haben Sie die unüberwachte Klassifizierung in QGIS durchgeführt?

Bei der unüberwachten Klassifizierung werden die Pixel zunächst mit einem Algorithmus wie K-means oder ISODATA auf der Grundlage ihrer Eigenschaften in „Cluster“ eingeteilt. Nach der Auswahl eines Clustering-Algorithmus bestimmen Sie die Anzahl der Klassen, die Sie erstellen möchten, und identifizieren jeden Cluster manuell mit der Bodenbedeckungsart.

Wie kann man eine unüberwachte Klassifizierung durchführen?

Führen Sie unsere unbeaufsichtigte Klassifizierung durch. Reklassifizieren Sie unsere unbeaufsichtigten Klassen in Landbedeckungsklassen. Zeigen Sie Bereichsstatistiken an.



Wählen Sie das neu zu klassifizierende Clusterraster aus, und führen Sie dann folgende Schritte aus:

1. Öffnen Sie die Nachschlagetabelle für die Neuklassifizierung.
2. Drücken Sie die Schaltfläche „Laden“. .
3. Wählen Sie die Tabelle, die Sie gerade geändert haben, im Arbeitsbereich aus.

Warum die unüberwachte Klassifizierung in der Fernerkundung?

Ziel der unüberwachten Klassifizierung ist es, die Pixel eines Fernerkundungsbildes automatisch in Gruppen mit ähnlichen spektralen Merkmalen einzuteilen. Die Klassifizierung erfolgt mithilfe einer von mehreren statistischen Routinen, die im Allgemeinen als „Clustering“ bezeichnet werden und bei denen Pixelklassen auf der Grundlage ihrer gemeinsamen Spektralsignaturen gebildet werden.

Was sind die Nachteile der unüberwachten Klassifizierung?

Nachteilig: Sie können die Definition der Datensortierung und der Ausgabe nicht sehr genau festlegen. Das liegt daran, dass die beim unüberwachten Lernen verwendeten Daten etikettiert und nicht bekannt sind. Es ist Aufgabe der Maschine, die Rohdaten zu kennzeichnen und zu gruppieren, bevor sie die verborgenen Muster ermittelt.

Können Sie unüberwachtes Lernen für die Klassifizierung verwenden?

Beim unüberwachten Lernen trennt ein Algorithmus die Daten in einem Datensatz, in dem die Daten nicht beschriftet sind, anhand einiger versteckter Merkmale in den Daten. Diese Funktion kann für die Entdeckung der verborgenen Struktur von Daten und für Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien nützlich sein.
 

Welcher Algorithmus wird zur Lösung des Problems des unüberwachten Lernens verwendet?

Beim unüberwachten Lernen, auch bekannt als unüberwachtes maschinelles Lernen, werden Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse und zum Clustern von nicht beschrifteten Datensätzen verwendet.

Wie validiert man die Ergebnisse des unüberwachten Lernens?

Die Validierung von Twin-Beispielen kann verwendet werden, um die Ergebnisse des unbeaufsichtigten Lernens zu validieren.