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监督分类和非监督分类的优缺点
遥感:
监督分类与非监督分类的
区别
答:
监督分类一般要经过以下几个步骤:建立模板(训练样本)、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。上面的这段话是我们遥感实验手册上的话, 我自我感觉在用ERDAS 8.6 时候 ,对
监督分类和非监督分类的
区别才有了深刻点的理解,简单的说监督分类是我们人为地...
监督分类的
精确度大于
非监督分类
对吗
答:
对。监督分类,又称训练分类法,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,精确度大于
非监督分类
。监督分类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。
关于遥感数字图像的问题
答:
其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。
非监督分类
也称聚类分析。监督分类法优点是:简单实用,运算量小。
缺点
是:受训练场地个数和训练场典型性的影响较大。受环境影响较大,随机性大。非监督分类法优点是:事先不需要对研究区了解,减少人为因素影响,减少时间,降低成本。缺点是:运算...
地物
分类
介绍
答:
影像解译的艺术:监督
与非监督
的区别</ 遥感影像分类主要分为两大类别:非
监督和监督分类
。
非监督分类
无需预先标记样本,直接依赖数据内在的统计规律,如Isodata聚类和K-Means聚类,而监督分类则是通过提供训练样本,如最大似然或支持向量机,来训练分类器。近年来,深度学习如CNN的兴起,强化了
监督分类的
...
监督分类
答:
监督分类的
结果明确,分类精度相对较高,但对训练样本的要求较高,因此,使用时须注意应用条件,某一地区建立的判别式对别的地区不一定完全适用。此外,有时训练区并不能完全包括所有的波谱样式,会造成一部分像元找不到归属。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...
图像
分类
处理简介
答:
监督分类的
结果明确,分类精度相对较高,但对训练样本的要求较高,因此,使用时须注意应用条件,某一地区建立的判别式对别的地区不一定完全适用。此外,有时训练区并不能完全包括所有的波谱样式,会造成一部分像元找不到归属。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。图像分类处理目前在...
非监督分类
定义
答:
分类结果需要通过后续的目视检查或实地调查来确定其属性。
非监督分类
也被称为聚类分析,通常的步骤包括选择初始聚类中心,根据如最小距离等相似性度量方法将样本归类,然后通过迭代优化,直到达到满意的分类效果。这种方法
与监督
学习中的先学习后分类不同,它是在学习过程中实时进行分类,通过发现数据中的相似...
非监督分类
介绍
答:
而主成分分析则有助于减少数据的复杂性,突出主要特征。图形识别则用于识别和理解图像中的模式,这些算法共同构成了
非监督分类的
丰富工具集。总的来说,非监督分类是一种依赖数据内在特征和统计分析的智能分类方法,它在处理未知类别信息的图像分类任务中展现出强大的适应性和灵活性。
遥感图像
分类
法
答:
计算机用以识别和
分类的
主要标志是物体的光谱特性,图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。 计算机图像分类方法,常见的有两种,即
监督分类和非监督分类
。监督分类,首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区,在这样训练区中地物的类别是已知的,用它建立分类标准,然后计算机将按同样的标准对整个图像...
一文了解遥感卫星影像处理及其发展趋势
答:
监督分类和非监督分类的
区别 :有监督必须有训练集与测试样本。在训练集中找规律,而对测试样本使用这种规律;非监督没有训练集,只有一组数据,在该组数据集内寻找规律。 04、 遥感数据处理正在发生怎样的改变? 遥感数据处理更像是生产制造中的“原材料粗加工”环节,也是遥感影像数据智能应用和业务融合的前序手段,从...
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