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监督分类和非监督分类的原理
用ERDAS软件对遥感图像进行
监督分类
后,为什么遥感图像的背景也被分类...
答:
监督分类
是根据你选择的训练区来分类你没有
分类的
地物,这个是根据你影像的亮度值来区分的。这个说明你先选择的训练区的灰度值和你背景值是一样的。
envi
监督分类
步骤
答:
在ENVI的监督分类步骤很简单:第一步:首先打开需要进行
监督分类的
影像数据,选择不同的波段进行彩色合成,这里尽可能的选择信息量最丰富的波段来进行合成。波段选择可以通过计算不同波段之间的相关系数来分析其相关性。第二步:自己确定需要分多少类别,或者可以考虑先用
非监督分类
来进行一次分类来看该幅影像...
金属矿产遥感找矿
原理与
方法
答:
(6)分类处理算法 图像上不同像元的亮度值,反映了不同地质体的波谱特征。计算机用统计的方法,将相似亮度范围的像元值划为同一类,归并到同类地质休中去。这种信息处理主要用于依据已知区的地物亮度等信息推断和预测未知区。目前,简单实用的分类算法有
监督分类与非监督分类
。监督分类是将训练场地中得到的对比结果采用外推...
遥感光谱信息提取
答:
根据分类前是否需要给出已知类的训练象元,又分为监督
和非监督分类
两种。非监督分类计算简单,容易实现,但精度较差。监督分类计算复杂,但精度较高,一般适用于已知类训练象元和要求精度较高并给出每一象元类别属性的情形下。由于应用领域的不同,针对的目标对象不同,可发展出一些适合于特定对象的图像分类方法。 朱亮璞...
几种
分类
方法的应用效果
答:
图3-24是显示康恩纳德斑岩铜矿床周围的影像为处理数据源的ISODATA
非监督分类
图。图3-24 康恩纳德矿点ETM+影像ISODATA非监督分类图 (a)原始影像R(5)G(4)B(3)合成图;(b)ISODATA分类图 (彩图见书后图版)(2)监督分类效果 监督分类(Supervised Classification)用于在数据集中根据用户定义的...
实验十八 遥感图像
非监督分类
处理
答:
通过使用ENVI的两种遥感非监督分类器——IsoData
非监督分类和
K-Means非监督分类命令,加深对遥感
非监督分类原理
和对地质应用的理解,了解其技术实现过程,初步掌握其ENVI功能命令的基本使用操作。 二、实验内容 ①桂林市TM 遥感影像数据IsoData非监督分类;②桂林市TM 遥感影像数据KMeans非监督分类;③IsoData
非监督分类与
K-...
遥感方面的论文怎么写?
答:
洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区,分别进行了
非监督分类和
监督分类。针对监督分类结果中存在的误差,对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进,结果...
erdas可是实现遥感图像分层和
监督分类
相结合吗
答:
一书中有讲到),将3个波段的影像存储为一个文件,再进行监督分类 2、监督分类,是通过在影像上选取典型地图的训练区,然后根据像元值的光谱特征,对整个影像进行分类,你可以尝试使用通过
非监督分类
获得训练区,然后再进行监督分离,验证是否能提高分类精度;希望以上回答能帮到你 ...
社会经济条件遥感调查
答:
非监督分类
不需要人工选择训练样本,仅需极少的人工初始输入,计算机按照一定规则自动地根据像元光谱或空间等特征组成集群组,然后分析者将每个组和参考数据比较,将其划分到某一类别中去。 和监督分类相比,非监督分类主要优点为:①不需要预先对所要的
分类的
区域有广泛的了解和熟悉,但分析者仍需要一定的知识来解译分类得到...
内存怎么分多元
和非
多元
答:
通过多元统计分析可以探查许多不同类型的属性之间的关系。有两种可用的多元分析:分类(
监督分类与非监督分类
/Supervised&Unsupervised))和主成分分析/Principal Component Analysis (PCA)。一、波段集统计工具(Band Collection Statistics)栅格波段必须具有一个公共交集。如果不存在公共交集,则会出现错误,且不...
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