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递归滤波与KNN的高光谱遥感图像分类方法.pptx

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汇报人：目录PARTONEPARTTWO递归滤波算法原理递归滤波算法在遥感图像分类中的应用递归滤波算法的优势与局限性PARTTHREEKNN算法原理KNN算法简介：KNN（K-NearestNeighbors）是一种常用的分类算法，通过计算样本与已知类别样本之间的距离，将样本分类到距离最近的类别中。 KNN算法在遥感图像分类中的应用：KNN算法在遥感图像分类中的应用主要体现在以下几个方面：a.特征提取：KNN算法可以用于提取遥感图像中的特征，如颜色、纹理、形状等。b.分类：KNN算法可以用于对遥感图像进行分类，如土地覆盖分类、植被分类等。c.异常检测：KNN算法可以用于检测遥感图像中的异常，如火灾、洪水等。 a.特征提取：KNN算法可以用于提取遥感图像中的特征，如颜色、纹理、形状等。 b.分类：KNN算法可以用于对遥感图像进行分类，如土地覆盖分类、植被分类等。 c.异常检测：KNN算法可以用于检测遥感图像中的异常，如火灾、洪水等。 KNN算法在遥感图像分类中的优势：KNN算法在遥感图像分类中的优势主要体现在以下几个方面：a.简单易用：KNN算法简单易用，易于理解和实现。b.鲁棒性：KNN算法具有较好的鲁棒性，能够处理噪声和异常值。c.自适应性：KNN算法具有自适应性，能够根据样本的分布自动调整分类结果。 a.简单易用：KNN算法简单易用，易于理解和实现。 b.鲁棒性：KNN算法具有较好的鲁棒性，能够处理噪声和异常值。 c.自适应性：KNN算法具有自适应性，能够根据样本的分布自动调整分类结果。 KNN算法在遥感图像分类中的挑战：KNN算法在遥感图像分类中也存在一些挑战，如计算复杂度高、需要大量的样本数据等。KNN算法的优势与局限性PARTFOUR结合方法的原理结合方法在遥感图像分类中的实践结合方法的效果评估与比较PARTFIVE应用案例介绍分类效果分析分类精度评估PARTSIX总结方法改进与优化方向未来研究展望THANKYOU