Fuzzy-classification

[Loup]

Привет! Задача состоит в следующем - есть комплекс, состоящий из двух типов ландшафтов (скажем, вода и невода) в разном соотношении. Есть чистые спектры воды и неводы. Необходимо вычислить соотношение воды и неводы в каждом конкретном "смешанном" пикселе/группе пикселей. Как это можно реализовать и в какой программе?

Насколько я понимаю, метод называется fuzzy-classification или нечеткая классификация. Сейчас читаю про него статьи на англ., но там, в основном, теория. Мб кто сможет подсказать практическое решение? Поиск почти не помог.

[gamm]

Привет! Задача состоит в следующем - есть комплекс, состоящий из двух типов ландшафтов (скажем, вода и невода) в разном соотношении. Есть чистые спектры воды и неводы. Необходимо вычислить соотношение воды и неводы в каждом конкретном "смешанном" пикселе/группе пикселей. Как это можно реализовать и в какой программе?

Насколько я понимаю, метод называется fuzzy-classification или нечеткая классификация. Сейчас читаю про него статьи на англ., но там, в основном, теория. Мб кто сможет подсказать практическое решение? Поиск почти не помог.

1) строго говоря, это не fuzzy, поскольку сумма долей у вас равна единице
2) это называется spectral mixture decmposition, spectral unmixing, etc.
3) слово fuzzy вы запомнили потому, что один из методов называется fuzzy c-means (нечеткий к-средних). Должно быть в разных ердасах и прочих енви. Чтобы применить, кроме средних спектров нужна ковариационная матрица, ее можно посчитать по обучающей выборке.

Дальше предполагаем анализируемый спектр Гауссовой смесью (gaussian mixture), вычисляем плотность вероятности каждого класса, и нормализуем их к вероятности (softmax). Не забываем про Байеса и априорные вероятности. Заодно вычисляем расстояние Махалонобиса до классов (Mahalanobis distance), которое имеет распределение Хи-квадрат, и вычисляем вероятность того, то анализируемый образец вообще имеет отношение к нашей воде/неводе.

если с математикой знакомы (в пределах 2 курсов общей математики), то все найдете в R

P.S. на чистый спектр "неводы" я бы с удовольствием поглядел, такого в природе не существует ...

[Loup]

Спасибо! Буду искать.

PS. Под чистым спектром "неводы" подразумевался любой однородный ландшафт. В моем случае это болотный грядово-мочажиный комплекс. А бывает еще грядово-мочажинно-озерковый комплекс. Моя задача - узнать в нем соотношение озер и элементов ГМК (мочажин и гряд).

[gamm]

Под чистым спектром "неводы" подразумевался любой однородный ландшафт

любой однородный ландшафт обычно не будет спектрально однороден (разве что вам очень повезет). Нужно сначала его представить как спектральный образ, возможно, там несколько спектральных классов. Из готового - в GRASS были такие средства, называлось "экспертная система". Т.е. сначала прикинуть число классов (например, сделать иерархическую кластеризацию методом Варда, и посмотреть на дерево) - либо еще как определить "натуральное" число классов в вашей "не воде". Потом сделать модель (с ковариационной матрицей), и другую модель для воды. Как-то так ...

[Александр Мурый]

Из готового - в GRASS были такие средства, называлось "экспертная система"

Это не оно, случайно? Или вот ещё есть интересная презентация про применение "fuzzy logic" в GRASS (правда, для целей геоморфологии).

[gamm]

Это не оно, случайно?

для данной задачи подойдет (при условии реально чистых спектров). Там когда-то был модуль обучения по образцам, с автоматическим выбором числа классов, который я потом потом потерял из виду. Он был назван по имени автора. Но давно это было, исходники не ковырял у де лет 15