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监督分类和非监督分类的原理
什么
是
监督分类和非监督分类
?
答:
监督分类又称训练场地法、训练分类法,
是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术
,即根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数,求出特征参数作为决策规则,建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类。非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先...
非监督分类与监督分类的原理
是什么
答:
非监督分类的原理是把像元值相似的地方用同一灰度表示出来
,使得图像展示的是同一色调的地物的性质接近,表示的是一种统计规律
envi中
监督分类和非监督分类有什么
区别?各是怎么定义的
答:
非监督分类
是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验(已知)类别标准的图像分类,是以集群为理论基础,通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征,建立决策规则来进行分类。而不需事先知道类别特征。把各样本的空间分布按其相似性分割或合并成一群集,...
监督分类非监督分类
区别
答:
监督分类:又称训练场地法,是以建立统计识别函数为理论基础,依据典型样本训练方法进行分类的技术
。非监督分类:以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验类别标准的图像分类,是以集群为理论基础,通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。
遥感图像
分类
处理方法
答:
这种做法的实质是,形成许多光谱分类,每一光谱分类都表示一个或一组特定的地面多边形;反过来讲,这些多边形表示已把某种地面属性赋予某个光谱分类。这些光谱分类在所有光谱的某一组谱段上都有确定的光谱特征。图4-2
监督分类和非监督分类
处理过程 (据李建龙,1997)Fig.4-2 A flow chart of ...
各种遥感数据
分类
方法比较
答:
2.监督分类器 监督分类器是遥感数据专题分类中最常用的一种分类器。
和非监督分类
器相比,监督分类器需要选取一定数量的训练数据对分类器进行训练,估计分类器中的关键参数,然后用训练后的分类器将像元划分到各类别。监督分类过程一般包括定义分类类别、选择训练数据、训练分类器和最终像元分类四个步骤(Richards,1997)。每...
比较
监督
与非监
分类的
优缺点,说明二者结合的优势。
答:
(2)
非监督分类
:优点:边学习边分类,不需要预先对所要
分类的
区域有广泛的了解和熟悉,人为误差的机会减少;独特的、覆盖量小的类别均能被识别。缺点:分析者较难对产生的类别进行控制(3)二者结合优势:监督法分类主要缺陷是必须在分类前圈定样本性质单一的训练样区,而这可以通过非监督法来进行。即通过...
监督分类
答:
故实际工作中,
监督分类和非监督分类
常常是配合使用,互相补充的,使
分类的
效率和精度进一步提高。基于最大似然
原理的
监督法分类的优势在于如果空间聚类呈现正态分布,那么它会减小分类误差,而且分类速度较快。监督法分类主要缺陷是必须在分类前圈定样本性质单一的训练样区,而这可以通过非监督法来进行,即...
非监督分类
答:
非监督分类
是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识,而仅凭数据遥感影像地物的光谱特征的分布规律,依据图像数据本身的结构 ( 统计特征) 和自然点群分布,按照待分样本在多维波谱空间中亮度值向量的相似程度,由计算机程序自动总结出分类参数,即自然聚类的特性进行 “盲目”的分类。其
分类的
结果只是对...
监督分类的
定义
答:
可将遥感图像分类方法划分为
监督分类和非监督分类
。监督分类是指在对遥感图像地物类别属性已经有了先验知识的基础上进行的,既要从图像中选取所要区分的各类地物的样本,建立模板,再进行自动识别。而非监督分类,先对分类过程不施加任何先验知识,仅凭像元的光谱特征,把一组像素按照相似性归成若干类别。
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