目录1.用ENVI对地类进行监督分类1.1 边界线1.2 打开影像文件1.3 辐射定标1.4 按边界裁剪1.5 大气校正1.6选择样本1.7 支持向量机快速分类1.8 栅格数据转矢量数据1.9 .evf转.shp1.10 制图2.快速监督分类1.用ENVI对地类进行监督分类1.1 边界线将边界的.shp文件转为.evf文件。(直接打开.shp文件好像也可以)打开ENVI classic，按如下步骤
在监督分类或者挖掘决策树规则时，需要选择训练样本，训练样本的好坏直接影响分类精度。因此ENVI提供了分析样本质量的工具：Compute ROI Separability，计算样本可分离性。问题来了为了提高分类精度，有时会在多光谱图像中增加其他波段，如NDVI、非监督分类结果、PCA变换结果等等。那么问题来了，使用ROI Tool中的Compute ROI Separability计算样本可分离性时
目前精度较高的方法主要是支持向量机分类和
原创
2022-08-08 16:24:01
1965阅读
点赞
概述 本次实验采用多源遥感影像数据,结合ENVI遥感影像处理软件,建立面向对象决策树、自动阈值决策树的规则,实现决策树分类,并对分类结果做精度评价,最后将决策树分类方法与传统监督分类方法进行比较,简要分析了这两类分类方法的优劣。 分类方法 面向对象决策树分类,又称基于专家知识决策树分类,是根据遥感影像数据和其它空间数据，通过专家总结、统计方法和总结归纳等，
1 更新日志2022.10.18更新1：新增 Random Sampling 参数，在样本像元数较多时，设置此参数为 Yes，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新2：当样本像元数较多时，弹出如下提醒，选择“是”，可随机抽取部分样本用于训练从而缩短时间更新3：当某类别样本中像元个数为 0 时，将不参与模型训练更新4：支持非ENVI标准格式数据，会自动另存为临时ENVI格式数据，并在
这里记录一下使用landsat5做随机森林分类的代码，理一下思路。很多内容都是到处找教程东拼西凑的，十分感谢各位大佬。导入研究区、制作标签首先加载研究区边界，查看需要分类时间的原影像。在影像上添加标签（目视解译）。点击左边这个像小气球似的地方，修改名称，选择feature，添加properties。我是添加了两个一个是label，是分类名，另一个是lc，也就是landcover，用数字做区分。&n
1. 原理随机森林（RandomForest）, 指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有
目录原理不多说，直接开始实践KNN代码实例KNN和K-Means的区别KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。原理不多说，直接开始
随机森林树： 1.定义： 随机森林只利用多颗决策树对样本进行训练并预测的一种分类器，可回归可分类；随机森林是基于多颗决策树的集成算法，常见决策树算法主要分为： ID3(利用信息增益进行特征选择)，C4.5 信
本文假设您已明白决策树原理及CART生成算法随机森林的算法核心思想有二：采样 和 完全分裂。采样又分为行采样和列采样，这里的行与列对应的就是样本与特征。完全分裂指的是决策树每一次分裂扩展节点时，能分裂必须分裂，分裂依据可以是信息增益或者增益率。对于行采样，模型从M条数据集中随机采样m条数据，一般情况下m取M的平方根大小，分别作为每一棵决策树的训练集。行采样保证了每棵决策树使用的训练集各不相同，这在
随机森林分类器（Random Forest Classifier）是一种常用的机器学习算法，它是基于决策树的一种集成学习方法。在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，随机森林分类器是一种高效的算法，可以用于许多应用领域，如医疗、金融、电商等。本文将详细介绍AI人工智能随机森林分类器的原理、优缺点、应用场景和实现方法。原理随机森林分类器是一种基于集成学习的分类模
查看帮助IDL中打开帮助查看：IDL > IDL Bridges对应的项目连接器对象允许您快速地将IDL的处理能力合并到外部的、面向对象的环境(如COM或Java)中开发的应用程序中。导出桥助手通过输入命令从IDL工作台启动导出桥助手IDLEXBR_ASSISTANTIDL对象必须安装Java。javac和java都必须在执行路径中。用于编译和执行的文件必须在Java类路径中IDL
工具说明基于随机森林算法实现影像监督分类。源码来源于ENMAP-BOX v2.1.1并对其进行封装，方便在ENVI下使用。工具引用基于此工具进行科学研究，请引用：van der Linden, S.; Rabe, A.; Held, M.; Jakimow, B.; Leitão, P.J.; Okujeni, A.; Schwieder, M.; Suess, S.; Hostert, P. T
写这个东西是我开此博客的动机，也是我第一次用中文阐述关于自己研究的东西。写得不好请各位包涵！（关于这个名字的中文翻译，我一向觉得非常的别扭，所以在博文中我继续使用其英文名称）当然，对于英语比汉语更顺畅的同学，直接跳过此文，去读Antonio Criminisi 的tutorial以及相应的ppt【1】，我在phd定题的阶段，一次偶然的机会听了他的一个讲座然后进行了简短的探讨，随后决定了
异常探测是一种用于定位数据集中异常点的数据处理技术。异常值是指与数据集中的已知特征相比被认为不正常的值。例如，如果水是已知的特征，那么除水之外的任何东西都将被视为异常值。ENVI机器学习异常探测在训练过程中接受单一背景特征。该特征表示被认为是整个数据集正常的像素。任何在分类过程中被认为不正常的像素都被认为是异常的。在训练之前的标记过程中，需要为给定的数据集标记一个背景特征。标记数据对于生成一个好的
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法
一、决策树（类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景）1、分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的；目标变量是离散的，选择分类树；反之（目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的），选择回归树； 树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不一样； 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点，然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类；回归树
个人感觉，相对于基于高斯过程的贝叶斯优化，基于随机森林的贝叶斯优化要好理解的多。 skopt里面实现了基于随机森林的贝叶斯优化，所以这里直接看看源码： 可以看到，其代理模型就是直接使用sklearn中的回归器；基于随机森林的贝叶斯优化原理上要好理解的多，比如我们对xgboost进行调参，随机初始化了10组超参数，然后交叉验证得到了10个auc，我
ENVI5.6.3新增机器学习工具包，该功能不需要额外的许可，只需安装ENVI深度学习2.0版本应用程序，用ENVI主模块的许可便可使用新机器学习的功能。ENVI新机器学习工具包，可以对栅格数据进行快速分类，如异常检测、监督分类和非监督分类。也可以从一个或多个数据上选择样本，生成训练模型，并用该模型对其他图像进行分类。还可以使用ENVI Modeler构建对多个栅格数据进行分类的工作流。运行环境新
