Zadání
 Klasifikace základních druhů povrchu do kategorií podle řízené klasifikace
(použijte vlastní data – pro tři snímky) – 2 různé metody (miminum distance,
maximum likelihood aj.)
 Zjištění spektrálních příznaků a statistik (3 snímky)
 Validace použité klasifikace (aspoň 50 bodů), pro poslední snímek
 Postklasifikační úpravy, mapová kompozice pro lepší klasifikátor
 Klasifikace základních druhů povrchu do kategorií podle neřízené klasifikace
+ agregace do tříd (kategorie budou stejné jako u řízené klasifikace, použijte
snímky z řízené klasifikace)
 Validace použité klasifikace (aspoň 50 bodů), pro poslední snímek
 Srovnání metod řízené a neřízené klasifikace, shrnutí rozdílů, praktický popis
důsledků použitých metod
VÝSTUPY (1)
 klasifikační schéma (vč. případných spektrálních tříd)
 trénovací plochy pro klasifikované třídy (obr.)
 hodnocení homogenity jednotlivých tříd – histogramy vybraného
pásma pro všechny třídy,
 statistiky jednotlivých tříd ve všech pásmech (tab.) ,
spektrogramy
 matice divergencí tříd
 scatter plot dvou vybraných pásem se zakreslením elips
klasifikovaných tříd
 hodnocení vzájemné odlišnosti tříd
VÝSTUPY (2)
 princip zvolené metody řízené a neřízené klasifikace
 výpis konkrétního nastavení parametrů zvolené metody klasifikace
 doložení vhodnosti zvolené metody řízené i neřízené klasifikace pro daný
snímek oproti dalším implementovaným metodám (komentář doplněný
např. o obr. výsledku klasifikace při použití jiné z metod a jeho slovní
srovnání)
 klasifikované obrazy s legendou (3 snímky x 2 metody (řízená, neřízená) x
2 algoritmy (klasifikátory) = 12 klasifikací – bez mapové kompozice)
 celková a průměrná přesnost klasifikace
 počet pixelů tříd(procentuálně) v klasifikovaném obraze (pro řízenou i
neřízenou klasifikaci, pro tři snímky – 3x tabulka)
 zpráva (report) o řízené i neřízené klasifikaci (připojte jako přílohu .txt k
protokolu) (3 snímky pro lepší metodu řízené i neřízené klasifikace)
VÝSTUPY (3)
 rozmístění náhodných bodů ve snímcích (ve vhodném
zobrazení) – pro řízenou i neřízenou klasifikaci
 chybová matice (1x pro řízenou klasifikaci , 1x pro
neřízenou klasifikaci)
 popis významu ukazatelů získaných z chybové matice
 slovní zhodnocení konkrétních hodnot
 vizuální srovnání původního a upraveného
klasifikovaného obrazu (ukázka výřezu) – použití
vhodného postklasifikačního filtru
 vytvoření mapové kompozice (1x pro nejlepší výsledek z
řízené a neřízené klasifikace, libovolný snímek)
Termín odevzdání
5.12. 2018 do půlnoci