結果與討論

M-Step (Maximization step)

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研究利用自動分類最佳化的程序，主要是期望改善

(1) Iris data：鳶尾屬植物的資料（Iris data）是一個 標準的測試資料，它有150 筆資料，其中每筆 資料有4 個屬性，最後分類的結果為 3 類，而 每類各有50 筆資料。

(2) Thyroid gland data：由 Five 實驗室提供的有關 甲狀腺的數據，主要用來測試病人是否有甲狀 腺機能亢進、甲狀腺機能減退等症狀，資料共 有215 筆。其中每筆資料有 5 個屬性，而最後 分類的結果為3 類，包括 normal 的 150 筆資料，

hyper 的 35 筆資料，hypo 的 30 筆資料。

(3) Ruspini data：在 1970 年由 Ruspini 所提出，它 是一個人造的資料集，總共有75 筆資料。每筆 起始群數及群中心的方法不同，如KMEANS-first k 指的是以前 k 筆資料當作起始群中心；FUZZY

（splus）是 S-Plus 軟體內建的方法，它的歸屬函 數與傳統模糊分類(FCM)不同。表 3 欄位說明詳述

測試 thyroid gland data，正確率為 96.7%；測試 ruspini data，正確率為 98.7%。此三種資料庫都是 有正確答案及分類群數，而當本模式需要預設分類

本模式經過測試，瞭解分類之準確率比其他傳 統非監督模式有較佳的成果及穩定性，因此將本模 式應用於衛星圖分類河川污染的空間分布，研究如 何利用衛星影像結合傳統水質採樣有效且半即時 地監測河川表面水質污染的全流域變化，並探討污 染分類面化圖的效果。

4.2 模式驗證

本研究嘗試利用以原始波段延伸之衍生波段 做變量組合，以此為新的輸入變量，而原始波段與 新增之衍生波段共有20 個，其若輸入之變量數太 多，資料筆數亦多因而增加模式運算時間。故經過 篩選後適合使用之變量順序分別為：B3、B3/B2、

NDWI、B3%、NDVI、B2-B3、B2%等七個波段。

依照順序輸入，由二個變量到七個變量組合，共六 組，以觀察多組波段的結果。經由本研究非監督模 式與ISODATA 模式分類過後，可得到新的河川水 體空間分類污染面化圖，再同樣利用河川水質監測 站之RPI 值作對照，以探討衛星影像水體污染分類 面化圖各種分類顏色污染級數認定之合理性。

4.2.1 模式最佳化結果(衍生變量)

本 研 究 以 非 監 督 模 式 共 分 類 七 張 衛 星 圖 (1996/12/05、2003/05/07、2003/11/06、2004/01/06、

2004/09/07、2004/10/14、2004/11/03)，波段輸入方 面，先以B3、B3/B2 為第一組，再依序加入 NDWI、

B3%、NDVI、B2-B3、B2% 等，共有六個組合，

其分類結果準確率如表4。在各張衛星圖分類準確 率上，以變量數較多者為佳，但分類所需時間則會 拉長。如為求較高效率，不考慮最高準確率，可自 行選擇四~五個波段組合變量之其中一組，但本研 究建議使用六或七個波段做為輸入變量。

分類結果方面，以1996/12/05 來看，在二至四 個變量波段之分類準確率是比較差的，為60%，但 在五至七個波段組合其準確率皆高達80%以上，顯 示五到七個變量分類效果優於二到四個變量波段；

在2003/05/07 衛星圖之二至七個變量波段分類中，

以三、五、六及七個波段為最佳，其準確率達到 80%，其中二及四個波段為最差，準確率各為 60%

及70%；2003/11/06 之分類結果三、五、六個變量 波段準確率皆達88%以上，二、四、七個變量波段 準確率稍低皆為75%；2004/01/06 之衛星圖在二至 七個變量波段分類準確率皆相當高，到達 86%；

2004/09/07 之六個變量組合分類準確率皆為 83%；

最後2004/10/14 及 2004/11/03 之分類準確率皆以七 個變量組合為最佳。

綜合上述之結果，以六或七個變量波段之分類 準確率為最好，其值皆達75%以上，其中以兩個變 量波段分類效果為最差，顯示當變量數增加時，其 分類準確率也跟著提升。

4.2.2 模式效能之比較

本研究經上述分類後，以ISODATA 模式僅輸 入七個變量波段，測試其效能，並與本研究非監督 模式作比較，如表5 為兩模式利用七個變量來分類 之準確率。表中顯示在1996 年至 2004 年 9 月前五 張衛星圖(八掌溪、淡水河、高屏溪、淡水河、基 隆河)之分類結果方面，不論是本研究非監督模式 或ISODATA 模式其分類準確率皆相同，幾乎無太 大差異，但在最後兩張衛星圖2004 年 10 月及 11 月(高屏溪、淡水河)之分類結果則有明顯之差異，

其準確率皆以本模式為最佳，分別為75%及 90%，

而ISODATA 模式之準確率僅為 50%及 60%，顯示 本研究非監督模式在分類準確率上仍較 ISODATA 法穩定。

表4 本模式分類衛星圖利用七變量波段之六個組合分類準確率 正確率（%）

二 三 四 五 六 七