classificador per màxima versemblança amb probabilitats a priori
classificador per màxima versemblança amb probabilitats a priori
Teledetecció > Classificació
- ca classificador per màxima versemblança amb probabilitats a priori, n m
- ca classificador per màxima probabilitat bayesiana, n m sin. compl.
- es clasificador por máxima verosimilitud con probabilidades a priori
- es clasificador por máxima probabilidad bayesiana sin. compl.
- en maximum likelihood classifier including prior probabilities
- en Bayesian maximum probability classifier sin. compl.
Teledetecció > Classificació
Definició
Classificador per màxima versemblança que aplica un criteri bayesià de probabilitats a priori per a assignar un individu a la classe a la qual té una major probabilitat de pertànyer.
Així doncs, un individu s'assignarà a una classe A si p(X/A)·p(A) > = p(X/B)·p(B) per a tot A diferent de B, on p(X/A) i p(X/B) són les probabilitats que l'individu pertanyi a les classes A i B, respectivament (calculades com en un classificador per màxima versemblança), i p(A) i p(B) són les probabilitats, estimades a priori, que un individu X qualsevol pertanyi a les classes A i B, respectivament. La suma de les m probabilitats a priori val 1, és a dir p(A) + p(B)+... = 1.
Aquest classificador evita que classes poc representades (per exemple, boscos de ribera) absorbeixin píxels o segments de classes més generals (per exemple, rouredes) quan la radiometria (o, en general, característiques estadístiques) de les dues classes s'assembla molt, si bé la dificultat que presenta és conèixer els valors a priori (p(A), p(B), etc.) de cada classe. Aquestes probabilitats es poden estimar a partir d'un inventari i de treball de camp previs, de dades auxiliars o utilitzant els resultats d'una classificació prèvia. Si s'atorga la mateixa probabilitat a priori a totes les classes el resultat és el mateix que en el classificador per màxima versemblança.
Així doncs, un individu s'assignarà a una classe A si p(X/A)·p(A) > = p(X/B)·p(B) per a tot A diferent de B, on p(X/A) i p(X/B) són les probabilitats que l'individu pertanyi a les classes A i B, respectivament (calculades com en un classificador per màxima versemblança), i p(A) i p(B) són les probabilitats, estimades a priori, que un individu X qualsevol pertanyi a les classes A i B, respectivament. La suma de les m probabilitats a priori val 1, és a dir p(A) + p(B)+... = 1.
Aquest classificador evita que classes poc representades (per exemple, boscos de ribera) absorbeixin píxels o segments de classes més generals (per exemple, rouredes) quan la radiometria (o, en general, característiques estadístiques) de les dues classes s'assembla molt, si bé la dificultat que presenta és conèixer els valors a priori (p(A), p(B), etc.) de cada classe. Aquestes probabilitats es poden estimar a partir d'un inventari i de treball de camp previs, de dades auxiliars o utilitzant els resultats d'una classificació prèvia. Si s'atorga la mateixa probabilitat a priori a totes les classes el resultat és el mateix que en el classificador per màxima versemblança.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent, actualitzada pels autors el març de 2015 i el febrer de 2018:
PONS FERNÁNDEZ, Xavier; ARCALÍS PLANAS, Anna. Diccionari terminològic de teledetecció. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 597 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-9008-4; 978-84-412-2249-6
classificador per mínima distància
classificador per mínima distància
Teledetecció > Classificació
- ca classificador per mínima distància, n m
- es clasificador por mínima distancia
- en minimum distance classifier
Teledetecció > Classificació
Definició
Classificador que considera que un individu pertany a la classe respecte a la qual presenta la mínima distància estadística.
Aquesta distància pot calcular-se amb diversos criteris, com la distància euclidiana, la distància euclidiana estandarditzada, la distància de l'Eixample o la distància de Mahalanobis.
És un classificador relativament ràpid i que en la seva forma pura classifica tot el territori, ja que sempre existeix una classe més propera, encara que els individus s'allunyin notablement del centre de la classe, fet pel qual pot cometre errors de comissió importants quan no s'inclou en la llegenda alguna classe clarament present en la imatge. És per això que el classificador per mínima distància s'acostuma a acotar amb una distància màxima, per sobre de la qual l'individu es deixa com a "no classificat".
Aquesta distància pot calcular-se amb diversos criteris, com la distància euclidiana, la distància euclidiana estandarditzada, la distància de l'Eixample o la distància de Mahalanobis.
És un classificador relativament ràpid i que en la seva forma pura classifica tot el territori, ja que sempre existeix una classe més propera, encara que els individus s'allunyin notablement del centre de la classe, fet pel qual pot cometre errors de comissió importants quan no s'inclou en la llegenda alguna classe clarament present en la imatge. És per això que el classificador per mínima distància s'acostuma a acotar amb una distància màxima, per sobre de la qual l'individu es deixa com a "no classificat".
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent, actualitzada pels autors el març de 2015 i el febrer de 2018:
PONS FERNÁNDEZ, Xavier; ARCALÍS PLANAS, Anna. Diccionari terminològic de teledetecció. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 597 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-9008-4; 978-84-412-2249-6
classificador per mínima distància de l'Eixample
classificador per mínima distància de l'Eixample
Teledetecció > Classificació
- ca classificador per mínima distància de l'Eixample, n m
- es clasificador por mínima distancia de Manhattan
- en minimum Manhattan distance classifier
Teledetecció > Classificació
Definició
Classificador per mínima distància que utilitza com a criteri classificador la distància de l'Eixample.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent, actualitzada pels autors el març de 2015 i el febrer de 2018:
PONS FERNÁNDEZ, Xavier; ARCALÍS PLANAS, Anna. Diccionari terminològic de teledetecció. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 597 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-9008-4; 978-84-412-2249-6
classificador per paral·lelepípedes
classificador per paral·lelepípedes
Teledetecció > Classificació
- ca classificador per paral·lelepípedes, n m
- es clasificador por paralelepípedos
- en parallelepiped classifier
Teledetecció > Classificació
Definició
Classificador per llindars en què s'utilitzen tres bandes.
En aquest cas, els llindars defineixen un paral·lepípede.
En aquest cas, els llindars defineixen un paral·lepípede.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent, actualitzada pels autors el març de 2015 i el febrer de 2018:
PONS FERNÁNDEZ, Xavier; ARCALÍS PLANAS, Anna. Diccionari terminològic de teledetecció. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 597 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-9008-4; 978-84-412-2249-6
classificador per vectors de suport
classificador per vectors de suport
Teledetecció > Classificació
- ca classificador per vectors de suport, n m
- ca màquina de vectors de suport, n f sin. compl.
- ca SVC, n m sin. compl.
- ca SVM, n f sin. compl.
- es clasificador por vectores de soporte
- es máquina de vectores de soporte sin. compl.
- es SVC sin. compl.
- es SVM sin. compl.
- en support vector classifier
- en support vector machine sin. compl.
- en SVC sin. compl.
- en SVM sin. compl.
Teledetecció > Classificació
Definició
Classificador que no es basa en cap propietat estadística de les classes entre les quals pot triar (no paramètric), sinó que pren com a criteri de discriminació un hiperplà que separa les classes en l'espai multidimensional en què són les mostres que han establert les mateixes classes, típicament unes àrees d'entrenament.
L'hiperplà de separació òptima fa referència a la frontera de separació entre classes que minimitza els errors de la classificació i que l'algorisme cerca durant la fase d'entrenament. Una de les propietats del classificador per vectors de suport és que freqüentment no utilitza tots els píxels d'entrenament, sinó que per definir l'hiperplà només empra aquells píxels més propers a les fronteres amb altres classes (cosa que dona nom al mètode, ja que els seus vectors3 de valors són els que donen suport a la definició de l'hiperplà).
La implementació més senzilla dels classificadors per vectors de suport és un classificador binari lineal, però habitualment s'usen altres funcions de separació no lineal que permeten resoldre situacions en què les classes estadístiques no són linealment separables. L'algorisme també pot generar noves variables per a optimitzar la separació de classes amb un cert grau de cavalcament.
Un dels avantatges dels classificadors per vectors de suport és que permeten realitzar classificacions complexes amb un nombre relativament petit de píxels d'entrenament.
La denominació sinònima màquina de vectors de suport apareix per influència del camp de la intel·ligència artificial, anomenat en anglès machine learning ('aprenentatge de les màquines' o 'aprenentatge automàtic'), al qual es pot considerar que pertanyen aquests classificadors.
SVC i SVM són els acrònims de support vector classifier ('classificador per vectors de suport') i support vector machine ('màquina de vectors de suport'), respectivament.
L'hiperplà de separació òptima fa referència a la frontera de separació entre classes que minimitza els errors de la classificació i que l'algorisme cerca durant la fase d'entrenament. Una de les propietats del classificador per vectors de suport és que freqüentment no utilitza tots els píxels d'entrenament, sinó que per definir l'hiperplà només empra aquells píxels més propers a les fronteres amb altres classes (cosa que dona nom al mètode, ja que els seus vectors3 de valors són els que donen suport a la definició de l'hiperplà).
La implementació més senzilla dels classificadors per vectors de suport és un classificador binari lineal, però habitualment s'usen altres funcions de separació no lineal que permeten resoldre situacions en què les classes estadístiques no són linealment separables. L'algorisme també pot generar noves variables per a optimitzar la separació de classes amb un cert grau de cavalcament.
Un dels avantatges dels classificadors per vectors de suport és que permeten realitzar classificacions complexes amb un nombre relativament petit de píxels d'entrenament.
La denominació sinònima màquina de vectors de suport apareix per influència del camp de la intel·ligència artificial, anomenat en anglès machine learning ('aprenentatge de les màquines' o 'aprenentatge automàtic'), al qual es pot considerar que pertanyen aquests classificadors.
SVC i SVM són els acrònims de support vector classifier ('classificador per vectors de suport') i support vector machine ('màquina de vectors de suport'), respectivament.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent, actualitzada pels autors el març de 2015 i el febrer de 2018:
PONS FERNÁNDEZ, Xavier; ARCALÍS PLANAS, Anna. Diccionari terminològic de teledetecció. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 597 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-9008-4; 978-84-412-2249-6
clau
clau
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
- ca clau, n f
- es clave
- en key
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
Definició
Atribut o conjunt d'atributs en una taula d'una base de dades relacional que identifica de forma única cada registre o que proporciona enllaços a altres taules.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent:
NUNES, Joan. Diccionari terminològic de sistemes d'informació geogràfica. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 551 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-8863-0; 978-84-412-2188-8
clau alternativa
clau alternativa
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
- ca clau alternativa, n f
- es clave alternativa
- en alternate key
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
Definició
Qualsevol clau candidata que no ha estat escollida com a clau primària d'una taula d'una base de dades relacional.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent:
NUNES, Joan. Diccionari terminològic de sistemes d'informació geogràfica. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 551 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-8863-0; 978-84-412-2188-8
clau candidata
clau candidata
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
- ca clau candidata, n f
- es clave candidata
- en candidate key
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
Definició
Qualsevol clau en una taula d'una base de dades relacional que podria utilitzar-se com a clau primària.
Nota
- El concepte de clau candidata és aplicable més aviat a la fase de disseny lògic, en què cal decidir quin atribut o combinació d'atributs pot ser la millor clau primària.
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent:
NUNES, Joan. Diccionari terminològic de sistemes d'informació geogràfica. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 551 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-8863-0; 978-84-412-2188-8
clau composta
clau composta
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
- ca clau composta, n f
- ca clau concatenada, n f sin. compl.
- es clave compuesta
- es clave concatenada
- en compound key
- en concatenated key
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
Definició
Clau formada per més d'un atribut.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent:
NUNES, Joan. Diccionari terminològic de sistemes d'informació geogràfica. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 551 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-8863-0; 978-84-412-2188-8
clau concatenada
clau concatenada
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
- ca clau composta, n f
- ca clau concatenada, n f sin. compl.
- es clave compuesta
- es clave concatenada
- en compound key
- en concatenated key
Sistemes d'informació geogràfica > Informàtica > Bases de dades > Modelització de dades
Definició
Clau formada per més d'un atribut.
Nota
-
La informació d'aquesta fitxa procedeix de l'obra següent:
NUNES, Joan. Diccionari terminològic de sistemes d'informació geogràfica. Barcelona: Institut Cartogràfic de Catalunya: Enciclopèdia Catalana, 2012. 551 p. (Diccionaris Terminològics)
ISBN 978-84-393-8863-0; 978-84-412-2188-8
