I realize one can use use a training map to cluster like features, but is there a way to have a &quot;leftover&quot; class that throws everything else that doesnt match a defined class into this &quot;leftover&quot; category?&nbsp; <br>
<br>I&#39;m using i.gensig to generate a signature file from a training map, and then i.maxlik to classify the raster.&nbsp; It works very well, but I am seeming to find that by defining 7 classes, it wants to put something in every class, even if not a best match.&nbsp; It is quite possible I am missing something critical, or not using the proper module.&nbsp; It looks like I should give i.smap a try too.&nbsp; Can a class be setup that would hold all the signatures not defined by the training map?<br>
<br>Also, in trying to extract houses, because of the wide variety of colors of roof shingles, it does not seem to work very well because of all the variance with in that class.&nbsp; I have lidar data for this area, and was thinking that for houses/buildings it might be a better approach to use lidar processing tools.<br>
<br>Basically I&#39;m looking to classify impervious features within a given watershed.&nbsp; there was a good link here about this ( <a href="http://www.perrygeo.net/wordpress/?p=104">http://www.perrygeo.net/wordpress/?p=104</a> ), but the watershed I&#39;m working with has huge areas of residential development.&nbsp; <br>
<br><br>Mark<br>