Cópia de classificação_não_supervisionada - arcgis 9 2

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Olá caros colegas, como foi pedido ai vai um tutorial sobre classificação, nesse tutorial 
usaremos a classificação não supervisionada que não dá conhecimento prévio ao 
classificador sobre os atributos das classes pertinentes a cena. O processo de classificar 
significa agrupar alvos iguais e separar alvos diferentes, “Na definição matemática, usa-
se o espaço de atributos ("feature space"), que é essencial para se entender como 
funciona a classificação de imagens multiespectrais. No processamento digital, a cada 
eixo desse espaço são atribuídos os níveis de cinza de uma determinada banda 
espectral.” 
Então vamos ao procedimento. Abra a imagem que deseja classificar indo em Add 
Data. 
 
Depois abra o ArcToolBox e vá em Spatial Analyst Tools > Multivariate > Iso 
Cluster. Neste tipo de classificação, as classes são determinadas pela análise de 
agrupamentos. 
 
 
Em Input Raster Bands, coloque a imagem a ser classificada, em Output Signature 
File o software lhe dará um nome e um local, se for o caso mude, lembrando de colocar 
a extensão *.gsg. No Number of Classes, depois de ter dado uma olhada na imagem 
afim de saber a variabilidade espacial, você pode escolher o valor, para nosso exemplo 
usaremos 10 classes, o Number of Iterations serve para que o programa possa a cada 
iteração, recalcular e reclassificar os pixels, considerando-se os novos valores médios, 
para tanto usaremos 9 iterações. No Minimum Class Size e no Sample Interval não 
mude nada. Mande rodar o processo. Depois de completo, foi gerado um arquivo que 
será usado na classificação. 
Agora vá em Spatial Analyst Tools > Multivariate > Maximum Likelihood 
Classification. 
Em Input Raster Bands, coloque a imagem a ser classificada, em Input Signature 
File localize o arquivo que foi gerado no processo anterior e em Output Classifield 
Raster, se for o caso mude o nome e o local, Rejeite frações menores que a área do 
pixel, indo em Reject Fraction, deixe o restante como está no modo defult e mande 
rodar. 
 
Depois de terminado sua classificação deve ter ficado com várias cores, agora é só 
determinar a que classe pertence cada variação. A nossa ficou assim. 
 
Lembrando que essa é classificação segue o método não supervisionado e por isso deve 
gerar alguns erros, para limpar a classificação use os filtros, esses serão tema de outro 
tutorial. 
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�	��������	�����	��������������������“Tou, J. T. and R. C. Gonzalez, 
1974. Pattern Recognition Principles, Addison-Wesley Publishing Company, Reading, 
Massachusetts”. 
 
Um abraço e bom trabalho. 
 
Espero que tudo tenha dado certo, qualquer duvida entre em contato, 
luissadeck_w@yahoo.com.br ou http://geotecnologias.wordpress.com/ 
 
Mensagem: "Era uma vez um gênio. Alguém lhe perguntou: 'Também quero ser um 
gênio. Que fazer para me tornar um?' Ele disse: 'Estude o Caminho do gênio.' 
 
 
Sa d e c k - G e o t e c n o lo g ia S