基于监督分类的遥感影像分类方法研究-豆柴文库

基于监督分类的遥感影像分类方法研究.pptx

2024-10-05

20金币

889KB

34页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共34页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

基于监督分类的遥感影像分类方法研究.pptx

添加副标题目录PART01PART02监督分类的定义监督分类的原理监督分类的流程监督分类的优势与局限性PART03遥感影像获取遥感影像几何校正遥感影像辐射定标遥感影像增强处理PART04特征提取特征选择原则特征选择方法特征选择效果评估PART05分类器设计分类器训练与优化分类器性能评估指标分类器性能提升方法PART06分类结果后处理精度评价方法精度评价过程精度评价结果分析PART07应用案例选择原则应用案例实施过程应用效果分析方法应用效果分析结果感谢您的观看

2024-10-05

889KB

基于监督分类的遥感影像分类方法研究.docx

基于监督分类的遥感影像分类方法研究随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像的分类问题一直是热门的研究领域之一。遥感影像分类是指将遥感影像数据划分为若干类别并为每个像元指定一个类别标识符。这个任务在许多应用中是非常重要的，例如：土地利用/土地覆盖图制图、自然资源的管理和监督、城市规划和环境监测等。在遥感影像分类中，监督分类方法是最为流行的一种方法。本文主要探讨基于监督分类的遥感影像分类方法。一、监督分类方法监督分类方法是一种利用事先标记（已知类别）的样本进行学习的分类方法。它通过将样本数据分为训练集和测试集，

2024-10-20

11KB

基于ERDAS的遥感影像分类方法研究.pptx

汇报人：CONTENTS添加章节标题ERDAS遥感软件介绍ERDAS的发展历程ERDAS的主要功能模块ERDAS在遥感影像处理中的应用遥感影像分类方法概述遥感影像分类的基本原理遥感影像分类的主要方法遥感影像分类的精度评价基于ERDAS的遥感影像分类流程数据预处理特征提取分类器选择与训练分类结果后处理与精度评估案例分析数据来源与预处理特征提取与选择分类器训练与模型优化分类结果精度评估与误差分析基于ERDAS的遥感影像分类的优势与局限性优势分析局限性分析未来研究方向与展望结论研究成果总结对遥感影像分类领域的贡

2024-10-07

5.1MB

基于遥感影像的土地覆盖分类方法研究.docx

基于遥感影像的土地覆盖分类方法研究摘要；90年代卫星遥感在全球和区域尺度土地覆盖研究与应用方面取得了突破性进展土地利用/覆盖遥感研究的新方法不断出现。本文对国内外土地覆盖遥感图像分类的研究现状进行了综合阐述初步探讨了提高土地覆盖遥感影像分类精度的方法与途径关键词：土地覆盖；遥感图像；分类；专家系统；分类精度中图分类号：D651.1文献标识码：A文章编号：0引言常规的土地利用调查是通过实例测绘的方法来进行工作量大调查周期长。但随着近年

2023-11-11

19KB

基于深度学习的遥感影像分类方法研究.docx

基于深度学习的遥感影像分类方法研究标题：基于深度学习的遥感影像分类方法研究摘要：随着遥感技术的迅猛发展，遥感影像分类在地表覆盖分类、环境监测和资源管理等领域具有重要的应用价值。然而，传统的遥感影像分类方法存在一些缺点，例如需要人工特征提取、易受到光照、阴影等干扰因素的影响。深度学习作为一种强大的机器学习方法，能够对遥感影像进行自动特征学习和分类，具有较高的准确性和鲁棒性。本文通过综述目前基于深度学习的遥感影像分类方法的研究进展，探讨其在遥感影像分类中的应用前景。第一章引言1.1研究背景与意义1.2研究目的

2024-10-17

11KB