R은 이미지 세분화 기능을 가지고 있지만, 내가 본 모든 예제는 세그먼테이션을 위해 단일 밴드를 사용합니다 ( example ). 임의 포리스트 이미지 분류에 대한 R의 용량을 객체 지향 분할 방식과 결합하는 데 관심이 있습니다.
R은 천연 자원 기반 분석에 적합한 다중 스펙트럼 이미지 분할에 어떤 기능을 가지고 있습니까? 또는 추가 분석을 위해 단일 대역 분할 결과를 연결하는 방법.
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연결하는 예에서는 스펙트럼 클러스터링을 사용합니다. 스펙트럼 클러스터링은 원칙적으로 n 차원 데이터에도 적용될 수 있습니다. 이는 단순히 모든 유형의 데이터에 대해 구축 될 수있는 유사성 매트릭스를 분해하기 때문입니다. 스펙트럼 클러스터링의 원리는 낮은 차원 공간에 데이터를 포함시키고 해당 공간에서 클러스터링을 수행하는 것입니다 (예 : kmeans). 나는 R에 익숙하지 않지만 코드 줄은 거의 필요하지 않을 것입니다 (적어도 matlab에서는 줄이 거의 없습니다). 그렇지 않다면, 평균 이동 세분화와 같은 다른 접근법의 무료 구현이 있다고 확신합니다.
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pixelmitch
R이 아니어야하는 경우 (단지 오픈 소스 일 경우) RSGISLib을 세그먼트 화에 사용하고 scikit-learn을 사용하여 Random Forest를 적용 할 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 예제가 있습니다. spectraldifferences.wordpress.com/2014/09/07/… . RSGISLib을 사용하여 객체를 세그먼트 화하고 속성 화 한 다음 분류를위한 텍스트 파일로 R로 가져올 수 있습니다.
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danclewley
답을 찾았습니까?
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George Nostradamos
@GeorgeNostradamos R에는 적합하지 않습니다. 그러나 파이썬에는 여러 밴드를 사용하는 평균 시프트 분할이 있습니다. 나는 그것이 scikit-learn 패키지에 있다고 생각합니다.
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Aaron
이미 파이썬 잔디와 경험을 가지고하지만 난, 내가 무엇을 찾을 수 볼 수 있습니다 어쨌든 감사 R.를 밀어 수있는 방법까지보고 싶어 @Aaron
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조지 Nostradamos에게