<div class="gmail_quote"><br><br><br>You are absolutely right :) My mistake. SMAP is a segmentation algorithm. But my idea was not to use SMAP as a classification but use a Segmentation process and only then a Supervides Classification. Or if Use SMAP I&#39;m doing both things in this order?<div>

<br>Thanks Markus</div><div>Nikos<div><div></div><div class="h5"><br><div><br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Jan 18, 2010 at 11:22 PM, Markus Neteler <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:neteler@osgeo.org" target="_blank">neteler@osgeo.org</a>&gt;</span> wrote:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div>On Mon, Jan 18, 2010 at 6:30 PM, Nikos Dumakis &lt;<a href="mailto:nikosdu1980@gmail.com" target="_blank">nikosdu1980@gmail.com</a>&gt; wrote:<br>


</div><div>&gt; Greetings all<br>
&gt; I&#39;ve been following GRASS-user discussion related with pos-classigfication,<br>
&gt; classification, aggregation and so on. But, while I was readingh those<br>
&gt; emails I figured that I will need to perform, before classification, an<br>
&gt; image segmentation to derive objects.<br>
<br>
</div><div>You don&#39;t need to perform a segmentation before doing classification but<br>
i.smap is doing it in a combined way.<br>
<br>
</div><div>&gt; Can anyone give me a clue abvout that because in GRASS book, I only founded<br>
&gt; Image segmentation related with processing large quantities of vectorial<br>
&gt; data (DEM&#39;s).<br>
<br>
</div><div><div></div><div>(DEMs are raster data)<br>
<br>
What you need to do is to prepare the statistics with i.gensigset. See<br>
&quot;radiometric &amp; geometric  supervised&quot; in<br>
<br>
<a href="http://grass.osgeo.org/wiki/Image_classification" target="_blank">http://grass.osgeo.org/wiki/Image_classification</a><br>
<br>
(The book is explaining that as well)<br>
<br>
Hope this helps,<br>
Markus<br>
</div></div></blockquote></div><br></div></div></div></div>
</div><br>