This study presents a detailed anal

This study presents a detailed analysis of Iterative Self
Organizing Data Analysis (ISODATA) clustering for
multispectral data classification. ISODATA is an unsupervised
classification method which assumes that each class obeys a
multivariate normal distribution, hence requires the class means
and covariance matrices for each class. In this study, we use
ISODATA to classify a diverse tropical land covers recorded
from Landsat 5 TM satellite. The classification is carefully
examined using visual analysis, classification accuracy, band
correlation and decision boundary. The results show that
ISODATA is able to detect eight classes from the study area with
93% agreement with the reference map. The behavior of mean
and standard deviation of the classes in the decision space is
believed to be one of the main factors that enable ISODATA to
classify the land covers with relatively good accuracy.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษานี้นำเสนอการวิเคราะห์รายละเอียดของตนเองซ้ำ การจัดระเบียบข้อมูลการวิเคราะห์ (ISODATA) คลัสเตอร์ การจัดประเภทข้อมูล multispectral ISODATA เป็นการขั่ว วิธีการจัดประเภทซึ่งถือว่าแต่ละระดับปฏิบัติการ การแจกแจงปกติตัวแปรพหุ จึงต้องหมายถึงระดับ และเมทริกซ์แปรปรวนแต่ละวิชา ในการศึกษานี้ เราใช้ ISODATA ในการแบ่งประเภทดินแดนเขตร้อนมีความหลากหลายครอบคลุมบันทึก จากดาวเทียม Landsat 5 TM การจัดประเภทได้ ตรวจสอบโดยใช้การวิเคราะห์ภาพ การจัดประเภทความแม่นยำ วง ขอบเขตความสัมพันธ์และการตัดสินใจ ผลลัพธ์แสดงว่า ISODATA จะตรวจพบชั้นแปดจากพื้นที่ศึกษามี ตกลง 93% กับแผนที่อ้างอิง การทำงานหมายถึงอะไร และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการเรียนในพื้นที่ตัดสินใจ เชื่อว่าเป็นปัจจัยสำคัญในการเปิดใช้งาน ISODATA การอย่างใดอย่างหนึ่ง จัดประเภทครอบคลุมที่ดิน มีความแม่นยำค่อนข้างดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาครั้งนี้นำเสนอการวิเคราะห์รายละเอียดของตัวเองซ้ำ
จัดงานวิเคราะห์ข้อมูล (ISODATA) การจัดกลุ่มสำหรับการ
จำแนกข้อมูล multispectral ISODATA ใกล้ชิดเป็น
วิธีการจัดหมวดหมู่ซึ่งสันนิษฐานว่าแต่ละชั้นเรียนเชื่อฟัง
กระจายปกติหลายตัวแปรจึงต้องใช้วิธีการระดับ
และเมทริกซ์ความแปรปรวนสำหรับแต่ละชั้นเรียน ในการศึกษาครั้งนี้เราจะใช้
ISODATA การจำแนกดินแดนเขตร้อนที่มีความหลากหลายครอบคลุมบันทึก
จากดาวเทียม LANDSAT 5 ดาวเทียม TM การจัดหมวดหมู่เป็นอย่างรอบคอบ
ตรวจสอบโดยใช้การวิเคราะห์ภาพ, ความถูกต้องของการจำแนกประเภทวง
สัมพันธ์และขอบเขตการตัดสินใจ ผลปรากฏว่า
ISODATA สามารถตรวจจับแปดชั้นเรียนจากพื้นที่การศึกษาที่มี
ข้อตกลง 93% แผนที่อ้างอิง พฤติกรรมของค่าเฉลี่ย
และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการเรียนในพื้นที่ตัดสินใจจะ
เชื่อว่าจะเป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่ช่วยให้ ISODATA เพื่อ
จำแนกประเภทที่ดินที่ครอบคลุมที่มีความแม่นยำค่อนข้างดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษานี้ได้นำเสนอการวิเคราะห์รายละเอียดของของตนเองการจัดข้อมูล ( isodata ) การจัดกลุ่มสำหรับการจำแนกข้อมูล 3 . isodata เป็นคนเดียวการจำแนกวิธีซึ่งสันนิษฐานว่า แต่ละชั้นก็เป็นการแจกแจงปกติ จึงต้องมีการเรียน หมายถึงความแปรปรวนร่วมและแต่ละชั้นเรียน ในการศึกษานี้เราใช้isodata แบ่งที่ดินที่หลากหลายครอบคลุมบันทึกร้อน5 TM จากดาวเทียมดาวเทียม การจัดหมวดหมู่เป็นอย่างระมัดระวังตรวจสอบด้วยการวิเคราะห์ภาพ ความแม่นยำในการจำแนก วงดนตรีความสัมพันธ์และขอบเขตการตัดสินใจ ผลการวิจัยพบว่าisodata สามารถตรวจจับแปดชั้นเรียนจากพื้นที่ศึกษาด้วยข้อตกลง 93% กับแผนที่อ้างอิง พฤติกรรม หมายถึงและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการตัดสินใจเรียนในพื้นที่คือเชื่อว่าจะเป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่ช่วยให้ isodata เพื่อจำแนกประเภทที่ดินครอบคลุมโดยมีความถูกต้องดี