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Minimum-Distance-Verfahren

 
     
  Methode der kürzesten Entfernung, Methode des minimalen Abstands, Minimalabstandsverfahren, überwachte Klassifizierung, bei der zunächst die Mittelwerte aller durch Trainingsgebiete vertretenen Objektklassen im Merkmalsraum berechnet werden. Der euklidische Abstand der zu klassifizierenden Pixel zu diesen Klassenmittelwerten ist das wesentliche Entscheidungskriterium dieses Verfahrens. Die Zuweisung erfolgt zu jener Objektklasse, zu deren Mittelwert der geringste euklidische Abstand festzustellen ist:

Minimum-Distance-Verfahrenmit SDxyc =spektrale Distanz des Bildelements x,y vom Mittelwert der Klasse c, i =Spektralband, n= Anzahl der Spektralbänder, μci=Mittelwert der Grauwerte der Klasse c im Spektralband i, Xxyi = Grauwert des Bildelements x,y im Spektralband i. Neben dem vergleichsweise hohen Rechenaufwand hat dieses Verfahren den Nachteil, dass es keine ausreichende statistische Begründung für seine Anwendung gibt. So gehen die unterschiedlichen Streuungen der Trainingsgebiete um die Mittelwerte nicht in die Berechnungen ein. Durch die Verwendung des Mahalanobis-Abstands wird diese Einschränkung jedoch teilweise aufgehoben.
 
 

 

 

 
 
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