教師なし分類について説明します

　教師なし分類は、分類対象の画像の特徴量をある条件のもと、自動的に抽出して、これを使って画像分類処理を行うことをいいます。

　ここで紹介する処理方法は、次のとおりです。

　◆k-means法

　◆ISODATA法

　k-means法は、k個のクラスタの平均値（means）を使って画像を分類する方法です。

　分類クラスタ数がｋ個の場合の分類手順は、次のとおりです。

１．ｋ個のクラスタの重心（各バンドを対象）を決めます。

２．分類対象画素に対して、ｋ個のクラスタの重心との距離をそれぞれ計算し、分類対象画素を
　　最も距離の短いクラスタに割り当てます（分類します）。

３．全対象画素の分類が終了したら、ｋ個のクラスタの重心（各バンド対象）を計算します。

４．ｋ個のクラスタの重心に変化が無ければ、分類を終了します。重心に変化があれば、
　　上記２の処理に戻って処理を繰り返します。

　Landsat-8データを対象に、画像処理ソフトRSPを使ったk-means法による分類画像作成例を以下に紹介します。
　まずは、GeoTIFFフォーマットのLandsat-8をメニュー「ファイル」→「フォーマット変換」→「TIFF（GeoTIFF）」→「16bit -> RAW(Unsigned int)」でRAW画像に変換します。フォーマット変換対象は、バンド２・３・４・５・６とします。
　メニュー「教師無し分類」→「k-means法分類」を選択すると、設定フォームが表示されます。



　ここで、分類するクラス数（この例では「12」クラスを指定）、チャンネル設定、そして計算回数を設定し、「分類画像作成」ボタンを押します。



　この結果、多少時間がかかりますが、以下の分類画像（12クラスに分類した画像）が作成されます。

　ここで、表示されている色は、ソフトウェアが勝手につけた色になります。
　この色を違う色に変更する方法について、以下に記します。
　色は、分類クラス番号ごとにつけています。
　色の変更は、RSPのメニュー「色調」→「シュードカラー」→「カスタム」を使います。
　ソフトウェアRSPが収録されているフォルダ内の「pseudo」に、カスタムで使用するカラーテーブルファイルの見本があるため、これを参考に新規にカラーテーブルファイルを作成します。
　見本のカラーテーブルファイルを開くと、左から番号、青色（0〜255）、緑色（0〜255）、赤色（0〜255）の色番号が記載されています。
　この色番号を自分の表示したい色番号に変更した後、メニュー「色調」→「シュードカラー」→「カスタム」によって、新たに作成したカラーテーブルファイル名を指定することで、クラス色が変更されます。

　ISODATA法は、k-means法のアルゴリズムに以下の条件を加えたものです。

　１．クラスタ内のサンプル数（初期クラスタ数の決定）

　２．クラスタ間距離（結合条件）

　３．クラスタ内の分散（分割条件）

　各条件の詳細は、次のとおりです。

１．同じクラスタに属するサンプルが閾値未満の場合、そのクラスタを作らない

　サンプル数が少ないクラスタは、クラスタを作りません。

　このため、最初、仮に設定したクラスタを消滅させて、k-meansを再計算します。

　この処理によって、最初のクラスタ数を決定します。

　（最初、仮に設定した数多いクラスタ数　→　クラスタ数を絞り込む）

　クラスタ数が決定したら、次のプロセス（クラスタ間距離によるクラスタ数の絞込み）に移ります。

２．クラスタ間距離が閾値未満の場合、それらのクラスタをまとめる

　クラスタ距離が閾値未満の場合、クラスタを１つにまとめます。

　（各クラスタ間の距離を計算して、判断します。）

３．クラスタ内の分散が大きくなりすぎるとクラスタを分割する

　クラスタ内の分散を計算し、分散が閾値を超えた場合、クラスタを分割します。