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【ENVI】遥感影像监督分类全过程
【ENVI】遥感影像监督分类全过程
监督分类
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监督分类
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超详细的监督分类教程 第一步:打开envi 4.8 打开待处理影像文件(tiff),设置显示rgb先后顺序;
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该文档简述了遥感的定义原理,以及分类的各种详细的方法,以及ENVI软件的具体的操作说明,是适合初学者的一套简单易上手的指导说明
ENVI遥感图像监督分类 包含练习数据
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很有用的遥感图像分类 介绍的很详细 包含监督分类和非监督分类方法
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实验目的和要求: (1)掌握遥感图像非监督分类的过程和方法; (2)学习增强处理中的光谱增强处理的基本方法; (3)上机并学习erdas imagine 8.7软件的简单操作方法。
遥感影像监督分类与非监督分类的比较(pdf)
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遥感影像分类是影像分析的一个重要内容,它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光谱 信息进行分析,选择特征,并将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像中各个像元划归到子空间去. 目前国内国际上对影像分类的研究主要集中在应用具体的物理的、数学的方法等对影像进行的分类研究方 面[1 - 8 ] ,对于影像分类方法的研究,从不同的方面可以划分为不同的类型. 按照利用图像要素的不同,影像 分类大
matlab用于遥感中的监督分类
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监督分类成为遥感的一种趋势,matlab可以快捷、高效的进行分类
遥感影像监督分类与非监督分类及相关代码实现
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详细论述了主要图像分类算法及其C实现 丰富实用,对于遥感图像处理学习者用处很大
ENVI遥感图像监督分类
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监督分类,是指用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对判决函数进行训练,随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。
基于ENVI的遥感影像分类
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传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的。这往往会产生“同物异谱, 异物同谱”的问题, 使得分类精度和效果不理想。因此本文采用基于专家知识的决策树 C4.5法, 利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树, 与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较。
遥感图像在ENVI中的分类
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用ENVI软件对遥感图像进行地物识别和分类
遥感导论课程设计(ENVI)--遥感影像监督分类
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对某市的遥感影像的处理 资源大小3.6GB(含压缩包) 文件主要包括: 1. 遥感数据(原始数据), 2.根据数据特点灵活选择图像的裁剪、合成、辐射校正、几何校正、滤波后的结果文件; 3. 选取特征点进行监督分类; 4. 有经纬度、图标和比例尺的专题地图; 5. 分类结果评价。 6.课程设计报告
遥感影像的监督和非监督分类
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详细的监督和非监督的分类,有具体步骤和截图
最大似然法_监督分类_遥感影像
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8波段的遥感影像,其中包含建筑物、道路、植被、 水四种地物类型,现已从四种类型中分别选取了训练样本若干,分别存储在building.xls、road.xls、vegetation.xls和water.xls四个文件中,unknow.xls文件中存储了待分类像素在8个波段上的灰度值以及这些像素的真实地物类型,要求利用最大似然法对unknow.xls中的像素进行分类,并利用unknow.xls文件中最
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已经提出了许多监督分类算法,但是很少针对特定应用对其进行评估。 本研究研究了基于支持向量机(SVM),神经网络(NN),随机森林(RF)与最大分类器(MLC)(传统监督分类器)在森林资源和土地覆盖分类中的性能坦桑尼亚北部的先进陆地观测卫星(ALOS)相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR)和Landsat专题测绘仪(TM)数据。 针对各种分类方案,生成了基于Landsat TM表面反射率,ALO
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