c. Mối liên kết dữ liệu
2.3. Lý thuyết về phân loại và phƣơng pháp phân loại theo đối tƣợng
Lý thuyết chung về phân loại.
Bài toán phân loại trong tƣ liệu viễn thám đƣợc thực hiện nhằm gán cho các khoảng cấp độ xám nhất định thuộc về một nhóm đối tƣợng nào đó có các tính chất tƣơng đối đồng nhất với mục đích phân biệt các nhóm đó với nhau trong khuôn khổ ảnh cho trƣớc. Bằng cách phân loại dựa trên các tính chất phổ hoặc cấu trúc không gian, đặc tính của đối tƣợng đƣợc phân thành nhiều lớp dựa trên một qui luật quyết định nào đó (Nguyễn Đình Dƣơng, 1997). Quá trình phân loại có thể thực hiện theo nguyên lý giải đoán bằng mắt hay với sự trợ giúp của máy tính.
Trong một qui trình phân loại, tất cả các đối tƣợng của ảnh đều đƣợc tự động phân loại vào các lớp khác nhau trong hệ thống phân loại. Có hai nhóm phƣơng pháp đƣợc lựa chọn trong phân loại:
Phân loại có kiểm định ( Supervised classification)
Là một hình thức phân loại mà các chỉ tiêu phân loại đƣợc xác lập trên các vùng mẫu. Các vùng mẫu là các khu vực trên ảnh ngƣời giải đoán biết chắc chắn thuộc vào một trong các lớp cần tìm. Dựa trên vùng mẫu, các tham số thống kê đƣợc xác định và đó chính là các chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại về sau.
Phân loại phi kiểm định (Unsupervised classification)
Tại những khu vực không có chút thông tin nào về đối tƣợng cần phân loại, phƣơng pháp này thƣờng đƣợc áp dụng tại các khu vực ít có khả năng đến tận thực địa. Hình thức phân loại này chỉ thuần túy dựa vào thông tin trên ảnh.
Thuật ngữ “mẫu” (pattern) có thể hiểu theo 3 hƣớng phân loại khác nhau.