NED365180NED

22 Рис. 5. Аэрофотоснимки после автоматической (слева) и контролируемой (справа) дешифровки Алгоритм, который применяют для автоматической классификации пикселей по КСЯ, как уже упоминалось, основан на кластерном анализе. Для формирования кластеров используется формула минимального спектрального расстояния. Кластеризация начинается с произвольно заданных значений (средних) или средних значений, взятых из существующих сигнатур. После отнесения всех возможных пикселей к одному из классов, центры классов сдвигаются, и процесс полностью повторяется сначала (следующая итерация). Процедура продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто максимальное количество итераций или достигнут максимальный процент не изменивших свой класс пикселей (предел сходимости - convergence threshold). Например, если предел сходимости равен 0.95, это значит, что процесс кластеризации закончится как только количество не поменявших свой класс пикселей между итерациями достигнет 95%. Другими словами, если только 5% или меньшее количество пикселей поменяют свой класс, процесс классификации закончится (центры классов будут установлены равным тем, которые участвовали в кластеризации на последней итерации).