Chúng ta sử dụng phương pháp phân loại này để phân chia các pixel trong dữ liệu chỉ dựa trên duy nhất các số liệu thống kê về độ sáng của các pixel trong vài kênh phổ. Khác với phương pháp phân loại có giám sát, phân loại không giám sát khơng cần phải có một tập mẫu các lớp được xác định từ trước.
Phương pháp này được áp dụng trong trường hợp ta không biết hoặc không quen với những đối tượng xuất hiện trên ảnh. Nó cũng phần nào loại trừ được những sai số chủ quan của con người.
ENVI hỗ trợ 2 phương pháp phân loại không chọn mẫu là: IsoData và K- Means.
4.2.1. Phân loại IsoData
- Từ menu chính của ENVI, chọn Classification => Unsupervised => Isodata => HT Classification Input File cho phép chọn file đầu vào.
- Chọn file sẽ phân loại và các lựa chọn về thiết lập phụ (về kích thước của dữ liệu, số kênh ảnh sử dụng) và file mặt nạ (mask - một file ảnh nhị phân chỉ có giá trị 0 và 1. Khi sử dụng mặt nạ, chỉ những xử lý với những vùng tương ứng của mặt nạ có giá trị 1, những vùng tương ứng với vùng mặt nạ có giá trị 0 bị bỏ qua) => Nhấn OK => Xuất hiện HT ISODATA Parameters (hình 4.2).
Hình 4.2. Các thơng số của Phân loại IsoData Ta nhập các thông số sau:
+ Number Of Classes (số các lớp ) Min: tối thiểu, Max: tối đa
+ Maximum Iterations: số lần tính lặp lại tối đa - Việc phân loại sẽ dừng lại khi đạt tới số lần lặp tối đa.
+ Change Threshold % (0-100): Ngưỡng thay đổi sau mỗi lần tính lặp lại. ENVI sử dụng ngưỡng này để kết thúc quá trình lặp lại khi số phần trăm pixel biến động trong mỗi lớp nhỏ hơn ngưỡng được chỉ định. Sự phân loại sẽ kết thúc khi: hoặc đạt tới ngưỡng này, hoặc khi số lần lặp tối đa đã đạt được.
+ Minimum # Pixels in Class: Số tối thiểu các pixel cần có để tạo thành 1
lớp. Nếu 1 lớp có ít hơn số tối thiểu pixel này thì ENVI sẽ xóa lớp này và các pixel vốn thuộc lớp sẽ bị xóa sẽ được ghép vào những lớp gần nhất với chúng.
+ Maximum Class Stdv: độ lệch chuẩn tối đa của lớp. Nếu độ lệch chuẩn của
một lớp lớn hơn ngưỡng này thì lớp sẽ bị chia ra làm 2 lớp.
+ Minimum Class Distance: Khoảng cách tối thiểu giữa các giá trị trung bình
của các lớp. Nếu khoảng cách giữa các giá trị trung bình của các lớp nhỏ hơn giá trị nhập vào thì các lớp đó sẽ được gộp vào.
+ Maximum Merge Pairs: Số tối đa các cặp lớp được gộp.
+ Maximum Stdev From Mean: Khoảng cách độ lệch chuẩn tối đa từ giá trị
trung bình của lớp.
+ Maximum Distance Error: Sai số khoảng cách tối đa cho phép xung quanh
giá trị trung bình của lớp.
Nếu người sử dụng nhập cả 2 giá trị trong 2 ô được mô tả cuối cùng, phần mềm sử dụng giá trị nhỏ hơn trong 2 giá trị này để xác định pixel nào sẽ phân loại.
Nếu người sử dụng không nhập chỉ một giá trị cho một trong 2 thông số này, tất cả các pixel sẽ được phân loại.
+ Lựa chọn chỉ định file đầu ra lưu vào đĩa cứng (File) hay vào bộ nhớ (Memory)
- Bấm OK => Xuất hiện thanh tình trạng cho biết quá trình xử lý của ENVI (0- 100%) cho mỗi vòng lặp của quá trình phân loại. Kết quả quá trình phân loại được đưa vào HT Available Bands List.
4.2.2. Phân loại K-Means
Phân loại K-Means tính tốn các các giá trị trung bình lớp ban đầu được phân bố đều trong khơng gian dữ liệu, sau đó tiến hành nhóm dần các pixel thành lớp gần nhất sử dụng kỹ thuật khoảng cách ngắn nhất. Mỗi lần tính lặp lại các giá trị trung bình lớp và phân lớp lại các pixel với các giá trị trung bình mới. Tất cả các pixel được phân loại thành các lớp gần nhất trừ khi người sử dụng ấn định một độ lệch trung bình mới hoặc một ngưỡng khoảng cách mới. Trong trường hợp này, một số pixel có thể khơng được phân loại. Quá trình cứ tiếp tục cho đến khi số lượng các pixel trong mỗi lớp thay đổi mà vẫn nhỏ hơn ngưỡng thay đổi đã chọn hoặc vẫn nhỏ hơn số lần tính lặp tối đa. Để phân loại K-Means, ta thực hiện như sau:
- Từ menu chính của ENVI, chọn Classification => Unsupervised => K- Means => HT Classification Input File cho phép chọn file đầu vào.
- Chọn file sẽ phân loại và các lựa chọn về thiết lập phụ (về kích thước của dữ liệu, số kênh ảnh sử dụng) và file mặt nạ => Nhấn OK => Xuất hiện HT K-Means Parameters (hình 4.7).
Các thơng số trong HT này tương tự như trong HT của Phân loại IsoData. Sau khi nhập các thông số phù hợp, chọn chỉ định file đầu ra lưu vào đĩa cứng (File) hay vào bộ nhớ (Memory)
- Bấm OK => Xuất hiện thanh tình trạng cho biết quá trình xử lý của ENVI (0- 100%) cho mỗi vịng lặp của q trình phân loại. Kết quả quá trình phân loại được đưa vào HT Available Bands List.
Hình 4.7. Các thơng số của Phân loại K-Means