基于ERDAS的遥感影像分类方法研究.pptx
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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
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课程:遥感数字图像处理实验导师:陈浩张东水某地区的遥感影像分类5非监督分类非监督分类运用1SODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique)算法,完全按照像元的光谱特性进行统计分类,常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算,分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少,非监督分类过程的自动化程度较高。(1)在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier图标→C1assification→Unsu
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