Clasificación de imágenes
Tras el proceso de segmentación, que subdivide una imagen en sus partes constituyentes u objetos, el siguiente paso es la clasificación, por la que se extraerá aún más información de la imagen.
Las clases de pixeles se determinan por medio de la clasificación de una imagen. Estas clases provienen de la combinación de ciertas informaciones, que se pueden obtener de la combinación de diferentes canales (clasificación multiespectral) y de la verificación en tierra (véase más adelante).
Existen dos métodos de clasificación:
La clasificación no supervisada, que crea clases de pixeles de estructuras de respuesta espectral multibanda. También se conoce como agrupamiento o clasificación objetiva.
La clasificación supervisada, que requiere clases de pixeles conocidas, resultantes del análisis muestral hecho por un experto, o por la adquisición de información de las medidas de tierra. Ahora, la clasificación se produce por procesamiento estadístico, en el que se va a comparar a cada pixel con las marcas de clase conocidas, y se le va a asignar a la marca de clase más próxima.
La mayoría de los métodos de clasificación de las redes neuronales (véase más adelante) pertenecen a los métodos supervisados, ya que emplean el aprendizaje supervisado en los lugares de aprendizaje.
Con el fin de separar las clases de pixeles, durante el proceso de clasificación se pueden aplicar algunos métodos matemáticos, como el de la distancia mínima o el clasificador de máxima probabilidad.
Empezaremos con el método de clasificación no supervisada.
