14光谱特征向量与特征点集群光谱特征向量光谱特征变量：由于受外界各种因素的影响，使得同类地 物的成像亮度值总是带有随机误差，导致图像亮度值（即光谱特 征）的观测值为一个随机变量（x）。光谱特征向量：同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量 构

是否进行类别分裂确定分裂后的中心是否进行并类确定并类后的中心基准类别参数确定， 转入分类处理 图 2-7 ISO D ATA 算 法4 分类规则进行多光谱遥感图像的分类。 决策线在 n 维光谱空间中是一个平行的管道。 管道的直径根据距离平均

遥感图像计算机分类共40页文档在线下载,格式:ppt,文档页数:40

遥感课程教学实验之二： 遥感影像分类 实验二遥感影像的分类遥感影像的监督分类 •实验目的 理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，学会利用遥感图像处理软ENVI 件对遥感图像进行分类的方法。 •实验内容 1、遥感图像分类原理。 2、

最小距离分类法-特点 优点：最小距离分类法原理简单，计算 速度快；缺点：分类精度不高，没有解决分类的边界问题； 适用对象：它可以在快速浏览分类概况 中使用；最小距离分类法-示例2、最近邻分类法在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特

实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（I

专题信息提取的概念： 利用图像的光谱信息，空间信息以及多时相信息对目标进行识别并归类.可从遥感图像中提取的信息分为6类:⑥空间信息平面位置和高程1.2 遥感影像专题分类遥感专题分类是以区别图像中所含多个目标为目的，对每个像元或者比较匀质的

第六章图像分类 遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得客观的地物信息的过程。一般的分类方法可分为两种：监督分类与非监督分类。将多源数

一、概述分类处理与增强处理 共同点增强和提取遥感图像中的目标信息 异同点 ✓ 增强主要是增强图像的目视效果，提高图像的可解译性——定性 ✓ 分类着眼于地物类别的区别——定量一、概述遥感图像分类处理的特点 多变量特征选择 有选择地去除多光谱图

三、图像分类中的有关问题2、提高遥感图像分类精度受到限制 大气状况的影响：吸收、散射。 下垫面的影响：下垫面的覆盖类型和起伏状态对分类具有一 定的影响。 其他因素的影响：云朵覆盖；不同时相的光照条件不同，同 一地物的电磁辐射能量不同；地物

64）算法选择分类模型或分类器：统计分类、模糊分类、邻域 分类、神经网络分类参数分类和非参数分类：假定类的概率分布函数 并估计其分布参数硬分类和软分类：像元属于一个类或多个类75）分类执行的方式监督分类：利用某些已知类别训练样本让分类识别系

第六章 遥感图像的计算机解译遥感数字图像的性质与特点 遥感数字图像的自动分类 遥感图像多种特征的抽取 遥感图像解译专家系统2020/4/41计算机解译：又称遥感图像理解(Remote Sensing Imgery Understanding

遥感图像处理遥感图 像分类遥感图像的分类遥感图像的分类一．遥感图像分类概述 二．遥感图像分类原理 三．遥感图像分类基本过程 四．遥感图像分类方法 五．遥感图像分类后处理 六．遥感图像分类精度检查 七．遥感图像分类中存在的问题一、遥感图像分类

遥感图像分类方法综述刘佳馨摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进

分类原理与过程统计特征变量可以构成特征空间，多波段遥感 图像特征变量可以构成高维特征空间。一般说 来，高维特征空间数据量大，但这些信息中仅 包含少量的样本分类信息。为了抽取这些最有 效的信息，可以通过变换把高维特征空间所表 达的信息内容集中

分类后处理4) 分类重编码（主要针对非监督分类）提示：main>image interpreter>gis analysis>Recode类别合并需要考虑实际意义

遥感图像计算机分类研究现状和发展趋势 读书报告 摘要：遥感图像计算机分类是遥感技术中一项非常重要的工作，本文就当今遥感图像计算机分类的研究现状和发展趋势作进一步分析和总结，让大家进一步了解遥感图像计算机分类的技术。 关键词：遥感图像机分类；

通过选择代表各类别的已知样本（训练区）的象元光谱特征， 事先取得个类别的参数，确定判别函数，从而进行分类。 在监督分类中，先定义信息类，然后检验它们的光谱可分性。24监督分类（su

。135o方向灰度共生矩阵计算示意图灰度共生矩阵(GLCM)计算结果灰度共生矩阵(GLCM)特征的提取• 灰度共生矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔、 变化幅度的综合信息,它可作

分类精度评价方法精度评价最好是比较两幅图像中每个像元之间的一致性。 但在多数情况下，我们很难取得一整幅精确的参考图，因此大 多数精度评价都是对图像采样的一部分像元进行评价，其参考 类别可以通过野外考察、更详细的航空像片，或者其他来源的 分类