摘要遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图

遥感图像分类

第7-3章 高光谱遥感图像分类

遥感图像的分类

变换，这部分内容在前面特征选择和特征变换 一节有比较详细的介绍。变换之后的特征影像 和原始影像共同进行特征选择，以选出既能满 足分类需要，又尽可能少参与分类的特征影像 ，加快分类速

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（Iter

遥感图像分类方法研究综述摘要本文概述了遥感图像分类的概念和原理，详细探讨了传统的遥感分类方法，对各种方法的进行了定性的比较与分析。然后介绍了分别基于GPU、计算机集群和刀片机服务器的三种加快分类速度的途径，最后展望了遥感图像分类方法的发展方

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究

特征曲线是地物光谱特征曲线参数构成的曲线。 以特征曲线为中心取一个条带，构造一个窗口，凡是落在此窗口内的地物即被认为是一类，反之，则不属于该 类。7遥感原理二、图像分类方法1、监

127.2 高光谱遥感图像分类思路高光谱遥感图像分类的主要特点在于： 1）光谱分辨率高，波段众多，且可以挑选特定 的波段来突出特征，进行分类。 2）数量冗余程度增加，波段相关性高。

( 2) 决策树技术不仅可以利用连续实数或离散 数值的样本 ,而且可以利用“语义数据” ,比如离散的 语义数值: 东、南、西、北、东南、东北、西南、西北。( 3) 决策树方法生成的

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

实验报告目录1 实验目的 (4)2 实验数据 (4)3 实验内容 (4)4 实验步骤 (5)4.1 对人口矢量数据（shapefile）进行投影转换 (5)4.1.1 Census.shp文件投影坐标的检查 (5)4.1.2 将投影坐标转换

第九章 遥感图像自动识别分类一、基础知识 二、特征变换及特征选择 三、监督分类 四、非监督分类 五、非监督分类与监督分类的结合 六、分类后处理和误差分析 七、非光谱信息在遥感图像分

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

最小距离分类法最小距离分类法（minimum distance classifier） 是用特征空间中的距离表示像元数据和 分类类别特征的相似程度，在距离最小 时（相似度最大）的类

辅助数据改进遥感分类的方法地理分层 分类器操作 分类后处理遥感信息与非遥感信息的复合遥感影像与地图的复合 地图影像化 影像地图化 DTM与遥感数据的复合 遥感与地球物理、地球化学数

1 训练区的选取对每一分类类型，在图像上圈定若干个 已知区，作为训练区 要点： 训练区要典型，有代表性 训练区最好能均匀分布于全区2ห้องสมุดไป่ตู้类别统计特征的计

非监督分类，也称为聚类分析或点群分析。即在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群组的过程。非监督 分类不需要人工选择训练样本，仅需极少的人工输入．计 算机按一定规则自动地根据像无

实验六遥感图像计算机分类一、 实验目的通过实验，掌握利用ENVI软件进行遥感图像进行有监督分类的方法和操作流程,从而加深对有监督分类本质及方法的理解。了解监督分类与非监督分类的区别。二、 实验内容利用TM5多光谱图像can_tmr.img数