3.4.5.1. Classificación

_images/classification_alg.png — Clasificación

Esta pestaña permite la clasificación de: ref: band_set_tab usando las firmas espectrales registradas: ref:` ROI_list`. Varias opciones de clasificación se establecen en esta pestaña que afectan el proceso de clasificación también durante la: ref: class_preview.

Esta herramienta permite seleccionar de uno de los siguientes algoritmos

Máxima Probabilidad
Distancia mínima
Perceptron Mutli-capa
Bosque Aleatorio
Mapeo del Angulo Espectral
Máquinas de Soporte de Vectores

También es posible guardar y cargar un clasificador previamente entrenado.

Truco

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3.4.5.1.1. Entrada 

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Seleccionar el conjunto de bandas de entrada	selecciona el Conjunto de Bandas a clasificar
Normalizar los datos de entrada	si está marcado, normaliza los datos de entrada usando uno de los métodos seleccionados
Z-score	si está marcado con Usar entrada normalizada,se realizará la normalización de los datos de entrada usando Z-score.
Escalado lineal	si está marcado con Usar entrada normalizada,se realizará la normalización de los datos de entrada usando reescalado lineal.
Usar entrenamiento con ID de Macroclase	si está marcado la clasificación se realizará usando
usar entrenamiento con ID de Clase la ID de Macroclase (código MC ID de la firma)	si está marcado, la clasificación se realizará usando el ID de Clase (código C ID de la firma)

3.4.5.1.2. Algoritmo 

Esta herramienta permite seleccionar del algoritmo de clasificación. La pestaña de algoritmo incluye los parámetros disponibles.

3.4.5.1.2.1. Máxima Probabilidad 

Usar el algoritmo de Máxima Probabilidad.

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Usar un único umbral	si está marcado, permite definir el umbral de clasificación (aplicado a todas las firmas espectrales), los píxeles quedaran sin clasificar si la probabilidad es mejor que valor umbral (max. 100)
Umbral de las firmas	si está marcado, los umbrales Umbral de firma son evaluados
	abre la Umbral de firma para definir los umbrales para las firmas
Guarda el ráster de firmas	si está marcado, además del ráster de la clasificación, se generara un ráster para cada firma espectral en el mismo directorio de salida, el cual representa la distancia entre los valores espectrales de un pixel y la firma.
Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion	si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.2. Distancia mínima 

_images/minimum_distance_alg.png — Distancia Mínima

Usa el algoritmo de Distancia mínima.

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Usar un único umbral	si está marcado, permite la definición de un umbral de clasificación (aplicado a todas las firmas espectrales), los píxeles no serán clasificados si la distancia es mayor al valor umbra
Umbral de las firmas	si está marcado, los umbrales Umbral de firma son evaluados
	abre la Umbral de firma para definir los umbrales para las firmas
Guarda el ráster de firmas	si está marcado, además del ráster de la clasificación, se generara un ráster para cada firma espectral en el mismo directorio de salida, el cual representa la distancia entre los valores espectrales de un pixel y la firma.
Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion	si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.3. Perceptron Mutli-capa 

_images/multi_layer_perceptron_alg.png — Perceptron Multi-capa

Usa el algoritmo de Multi-Layer Perceptron.

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Usa el framework de scikit-learn	si está marcado, usar el framework de scikit-learn (lee esto)
Usa el framework PyTorch	si está marcado, se usa el framework PyTorch (lee estos)
Tamaño de capas ocultas	lista de valores separados por comas, en la que cada valor define el número de neuronas en una capa oculta (e.g.: 200, 100 for two hidden layers of 200 and 100 neurons respectively)
Iter. Max.	define el número máximo de iteraciones
Activación	define la función de activación (por defecto: relu)
Alpha	define el decaimiento de pesos (también el término de regularización L2) para el optimizador Adam
Proporción de entrenamiento	define la proporción de los datos que serán utilizados para entrenamiento, el resto será el conjunto de datos para prueba
Tamaño del Batch	define el número de muestra por lote para el optimizador, si se deja por defecto, el tamaño será el mínimo entre 200 o el número de muestras
Tasa de aprendizaje inicial	define la tasa de aprendizaje inicial
Validación cruzada	si está marcado, se llevará acabo una validación cruzada
Encontrar el mejor estimador en pasos	si está marcado, eneuntra el mejor estimador iterativamente usando un número de pasos
Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion	si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.4. Bosque Aleatorio 

_images/random_forest_alg.png — :guilabel:`Bosque aleatorio

Usar el algoritmo Bosque Aleatorio

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Número de árboles	define el número de árboles
Minimum number to split	define el número mínimo de muestras requerido para dividir un nodo interno
Objetos máximos	para la división de nodos, si está vacío se consideran todos los objetos; si es sqrt la raíz cuadrada de de todos los objetos, si es integer el número entero de objetos; si es un número decimal la fracción correspondiente de objetos
Uno-Vs-Resto	si está marcado, realizar una clasificación Uno-Vs-Resto (leer mas)
Validación cruzada	si está marcado, se llevará acabo una validación cruzada
Balanceo de pesos de clases	si está marcado, se calcula un peso balanceado siendo inversamente proporcional a la frecuencia de las clases
Encontrar el mejor estimador en pasos	si está marcado, eneuntra el mejor estimador iterativamente usando un número de pasos
Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion	si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.5. Mapeo del Angulo Espectral 

_images/spectra_angle_mapping_alg.png — Mapeo de Angulo Espectral

Usa el algoritmo de Mapeo del Angulo Espectral.

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Usar un único umbral	si está marcado, permite definir el umbral para la clasificación (aplicado a las firmas espectrales); los píxeles no son clasificados si la distancia angular espectral es superior al umbra (máx. 90)
Umbral de las firmas	si está marcado, los umbrales Umbral de firma son evaluados
	abre la Umbral de firma para definir los umbrales para las firmas
Guarda el ráster de firmas	si está marcado, además del ráster de la clasificación, se generara un ráster para cada firma espectral en el mismo directorio de salida, el cual representa la distancia entre los valores espectrales de un pixel y la firma.
Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion	si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.6. Máquinas de Soporte de Vectores 

_images/support_vector_machine_alg.png — Máquinas de Soporte de Vectores

Usa el algoritmo de Máquinas de Soporte de Vectores.

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Parámetro de Regularización C	define el parámetro de regularización C
Kernel	define el kernel (por defecto: rbf)
Gamma	define el coeficiente gamma del kernel (por defecto: escala)
Validación cruzada	si está marcado, se llevará acabo una validación cruzada
Balanceo de pesos de clases	si está marcado, se calcula un peso balanceado siendo inversamente proporcional a la frecuencia de las clases
Encontrar el mejor estimador en pasos	si está marcado, eneuntra el mejor estimador iterativamente usando un número de pasos
Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion	si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.3. Ejecutar 

Es posible correr la clasificación, o guardar y cargar un clasificador entrenado

El ráster de clasificación es un archivo `` .tif “” (un archivo de estilo QGIS `` .qml “” se guarda junto con la clasificación); también se pueden calcular opcionalmente otras salidas. Las salidas se cargan en QGIS después del cálculo.

Símbolo de la herramienta y nombre	Descripción
Cargar clasificador	abrir un archivo de clasificador previamente guardado (.rsmo)
Guardar clasificador	guardar el clasificador en un archivo (.rsmo), para que luego pueda ser cargado
EJECUTAR	ejecutar esta función