Rには画像セグメンテーションの能力がありますが、私が出くわしたすべての例では、セグメンテーションに単一のバンドを使用しています（例）。Rのランダムフォレストイメージ分類の能力とオブジェクト指向セグメンテーションアプローチを組み合わせることに興味があります。
Rは、天然資源ベースの分析に適したマルチスペクトル画像セグメンテーションにどのような機能を備えていますか？または、さらに分析するために、単一バンドセグメンテーションの結果をリンクする方法。
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リンクする例では、スペクトルクラスタリングを使用しています。スペクトルクラスタリングは、n次元データにも適用できます。これは、あらゆるタイプのデータに対して構築できる類似性マトリックスを単純に分解するためです。スペクトルクラスタリングの原理は、低次元の空間にデータを埋め込み、その空間でクラスタリングを実行することです（例：kmeansを使用）。私はRにあまり精通していませんが、ほんの数行のコードしか必要としないと確信しています（少なくともmatlabでは、数行しかかかりません）。そうでない場合、平均シフトセグメンテーションなど、他のアプローチの無料実装があると確信しています。
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pixelmitch
R（単なるオープンソース）である必要がない場合は、セグメンテーションにRSGISLibを使用し、scikit-learnを使用してランダムフォレストを適用できます。ここでこれを行う方法について書いた例があります。spectraldifferences.wordpress.com/2014/09/07/...。RSGISLibを使用して、オブジェクトをセグメント化および属性化し、分類用のテキストファイルとしてRにインポートすることもできます。
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ダンクルリー
答えを見つけましたか？
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ジョージ
@GeorgeNostradamos R用ではありません。ただし、Pythonには、複数のバンドを利用する平均シフトセグメンテーションがあります。これはscikit-learnパッケージに含まれていると思います。
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アーロン
@Aaron私はすでにPythonとGRASSの経験を持っているが、私は私は私が見つけることができるかがわかります。とにかくR.をプッシュすることができますどのくらい見てみたかった、ありがとう
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ジョージNostradamos