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监督分类和非监督分类的优缺点
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...
论述
监督分类与非监督分类
却别与联系,及各自
优缺点
答:
1)非监督分类不需要预先对所要分类的区域深入的了解
。2)人为误差的概率很小。在进行非监督分类时,分析人员仅仅只需要设定分类的数量。3)只要设立足够多的类别,就可以对图像进行全部分类。(二)监督分类的优点 1)分析人员可以控制,适用于研究,需要区域地理特征的信息特征。2)可控制训练样区和训练...
论述
监督分类与非监督分类
却别与联系,及各自
优缺点
答:
1. 非监督分类无需对分类区域进行深入了解,减少了预处理工作
。2. 人为误差概率低,只需设定分类数量,简化操作过程。3. 设立足够类别后,可实现图像的全部分类,提高效率。二、监督分类的优点 1. 分析人员可控制分类过程,便于研究和获取区域地理特征信息。2. 训练样区和样本选择可自主调整,增加灵活性...
城市地理学中比较
监督分类与非监督分类的优缺点
答:
1、监督分类的主要优点如下:可根据应用目的和区域,充分利用先验知识,
有选择地决定分类类别,避免出现不必要的类别;可控制训练样本的选择
;可通过反复检验训练样本,来提高分类精度,避免分类严重错误;避免了非监督分类中对光谱集群组的重新归类。缺点如下:其分类系统的确定、训练样本的选择,均人为主观因...
什么是
监督分类和非监督分类
?
答:
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。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。
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...
遥感图像
分类
处理方法
答:
监督分类的缺点
在于会有大量的像元没有分类。对于研究区所有植物群落,都要找到和确立相同的训练基地很困难,即使是非常均一的植物群落,像元与像元之间,依然有相当大的变差(或称噪音),所以使得错误分类的像元数达到很高的比例。
非监督分类
将具有相似光谱响应的像元组聚为一类,在草地
分类和
制图上效果...
监督分类
非监督分类
区别
答:
监督分类是需要学习训练的分类方法,如最大似然分类,人工神经网络分类,即是需要事先为每类地物在遥感图像上采集样本数据,之后通过学习训练过程才来分类;
非监督分类
不需要人工采集地物样本点数据,多是通过聚类的方法来自动分类,主要有isodata,k均值等.总体来说,
监督分类的
效果要优于非监督分类....
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:
常用算法有:判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。
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...
监督分类非监督分类
区别
答:
可以边学习边分类。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。
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