遥感专题讲座——影像信息提取(二、监督与非监督分类).docx
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遥感专题讲座——影像信息提取(二、监督与非监督分类).docx
影像的分类可分为监督与非监督分类。监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例,介绍这两种分类方法。有以下内容组成:非监督分类监督分类分类后处理非监督分类非监督分类:也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识,仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理)信息进行特征提取,再统计特征的差别来达到分类的目的,最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认
遥感影像信息提取.ppt
第六章遥感影像计算机解译§1信息提取的原理和方法目视判读的标志目视判读的方法§2航空像片的信息提取一、判读标志航片判读:根据像片上反映的地物影像识别地物的性质和数量特征,并研究其分布和发生发展的规律。判读的标志:形状;大小;色调/颜色;影阴;组合图案/纹理结构。二、居民地和道路的判读城市居民地的判读特点:房屋稠密,面积较大,建筑物排列整齐,能判读建筑物的形状、高度和周边环境。农村居民地的判读特点:小而分散,有农田包围,能判读居民地的外形和面积及通向居民地的道路。道路的判读特点:线状分布,色调较亮。实习:居
遥感专题讲座——影像信息提取(三、基于专家知识的决策.docx
基于专家知识的决策树分类可以将多源数据用于影像分类当中,这就是专家知识的决策树分类器,本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。本专题包括以下内容:专家知识分类器概述知识(规则)定义ENVI中DecisionTree的使用概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据,通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等,获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解,分类过程也符合人的认知过程,最大的特点是利用的多源数据。如图1所示,影像+DEM就能区分缓坡
遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取).docx
面向对象的影像分类技术“同物异谱,同谱异物”会对影像分类产生的影响,加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富,还有经常伴有光谱相互影响的现象,这对基于像素的分类方法提出了一种挑战,面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例,对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。本专题包括以下内容:面向对象分类技术概述ENVIFX简介ENVIFX操作说明1、面向对象分类技术概述面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素,充分利用高分辨率的
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