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监督分类和非监督分类的原理
在
非监督分类
中,初始类别参数的选择方法有___ 和___。
答:
第1空:光谱特征比较法;第2空:最大最小距离法;解析:光谱特征比较法@@最大最小距离法
关于遥感数字图像的问题
答:
2、看你
是什么
方法分类了。监督
和非监督
步骤是不一样的 监督分类:(1)制定分类方案(2)选取训练样本(3)特征选取(4)训练分类器(5)影像分类(6)精度评价
非监督分类
:这个除去训练样本选取步骤即可 3、监督分类 (supervised classification)又称训练场地法,是以建立统计识别函数为理论基础,...
桂林市执行
监督分类的
一般
原理
和特点?
答:
桂林市执行
监督分类的
一般
原理
和特点,这个就是要审查到位,然后监督的话就是非常严格的去执行。
...我做了图像的ndvi,也做了
非监督分类
,之后怎么看class1,也就是红色...
答:
1、在classic版本里打开envi basic tools—statistics—compute statistics 即可算整个区域平均值 2、
非监督分类
结果不能叠加在植被指数上直接查看,除非你把class1覆盖的ndvi区域裁剪下来
用erdas作完
非监督分类
之后,如何计算各类别的总面积?
答:
一般是转为矢量进行统计
遥感图像
监督分类
法
答:
非监督分类
,也称为聚类分析或点群分析。即在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群组的过程。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。长期以来,已经发展了...
用于
监督分类的
算法有哪些
答:
监督分类
是遥感影像处理中的一项重要技术,它依赖于一系列算法来实现。以下是几种常用的监督分类算法:1. 最小距离法(Minimum Distance Classifier)该算法通过计算未知像素与每个类别训练像素之间的距离,选择距离最小的类别作为未知像素的分类结果。这种方法简便易行,适用于各类别在多波段上分布较为均匀的...
为什么ERDAS中打开植被覆盖图,4、3、2波段合成后不是假彩色图像?谢谢...
答:
ERDAS-interpreter-utilities-Layer stack,用这个就可以制作假彩色合成的图像啊,将你要合成的4、3、2波段按顺序Add进来就可以了啊,add3个波段进来啊,怎么你要add进7个波段???
监督分类
结果验证可以用同一张影像吗
答:
不可以。1、为了评估
监督分类
模型的性能,验证数据应该是独立于训练数据的,如使用相同的影像进行验证,模型已经在训练过程中接触过这些数据,并且在其基础上进行了学习和优化。2、模型会在验证数据上表现得非常好,即使在实际应用中效果不佳。
在ENVI将
监督分类的
结果保存在了系统文件夹下,该如何导出?
答:
这个应该会让你选择另存文件的路径和文件名的 如果没有选择,选择了内存空间,在完成了
监督分类
后,会在窗口中打开该结果,你另存也是可以的 如果还没有保存,你只能重新做了!请采纳!
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