遥感影像非监督分类及其精度评估（基于ERDAS实现）非监督分类法在没有先验类别(训练区) 作为样本的条件下,即事先不知道类别特征的情况下,仅依靠影像上不同类地物光谱信息（或纹理信息等）进行特征提取，再采用聚类分析方法，将所有样本划分为若干个类别.这一过程也称为聚类（Clustering）。常用方法K-均值法（K-means algorithm)非监督分类：首先假设图像上的目标要分为C个类别，然后计
转载
2023-06-29 22:21:05
259阅读
文章目录前言一、非监督分类介绍1. 定义2. 分类方法介绍二、geemap中非监督分类详细步骤1. 加载地图底图2. 加载研究区影像数据3. 检查影像属性4. 选取训练数据（聚类中心点）5. 训练集群（聚类中心点）6. 影像分类7. 分类结果类别颜色和图例修改8. 分类结果导出总结 前言遥感图像处理(processing of remote sensing image data) 对遥感图像进行
# 教你如何实现Python遥感非监督分类代码
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用Python编写遥感非监督分类代码。非监督分类是一种从遥感图像中自动识别和分割地物的方法，它不需要事先标记样本，而是根据图像中像素的相似性对其进行分组。本文将从整个流程开始，逐步介绍每个步骤所需的代码。
## 2. 流程
为了更好地理解整个流程，我们可以使用一个表格来展示每个步骤所需的操作和代码。
原创
2023-09-03 14:12:20
187阅读
1、遥感数字图像的计算机分类一、实验类型综合型二、实验目的与要求1、实验目的掌握非监督分类的过程和方法。2、实验要求(1)掌握非监督分类的过程和方法；(2)了解监督分类中最大似然比分类法的方法和过程。三、实验原理非监督分类指不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物的光谱信息(或纹理信息)进行特征提取，以提取出统计特征的差别来达到分类目的的分类方法。主要采用聚类分析方法把一组像元按照相似性
遥感图像分类一、背景简介遥感图像分类就是利用计算机通过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，将图像中各个像元按照某种规则或算法划分不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现图像的分类。遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。常使用距离和相关系数来衡量相似度。常见的分类方法有：监督分类、非监督分类法。二、监督分类与非监督分类的区别及优缺点简要探讨：案例
基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成：
监督分类
非监督分类分类后处理监督分类监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是
基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。本专题以ENVI5.3及以上版本的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成：监督分类非监督分类分类后处理监督分类图1监督分类步骤1、类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统
转载
2023-07-10 09:50:08
531阅读
简介从9到13章基本介绍的都是监督学习的分类与回归方法，接下来我们来介绍一下非监督学习。非监督学习只有输入量，即没有类别，又不需要与数据环境有交互进行增强学习。我们可以认为非监督学习主要是用来识别某一种模式，可以降维、也可以是其它学习模型的输入，如主成分回归等等。非监督学习的目标大体有两类聚类：k-means ，高斯混合模型等维度压缩与成分提取：如因子分析FA、主成分分析PCA，独立成分分析ICA
PIE-Hyp非监督分类 非监督分类是不加入任何先验知识，利用遥感图像特征的相似性，即自然聚类的特性进行的分类。分类结果区分了存在的差异，但不能确定类别的属性。类别的属性需要通过目视判读或实地调查后确定。非监督分类包括ISODATA分类、K-Means分类、神经网络聚类、模糊C均值分类、MPC分类和RFCM等分类方法。1.ISODATA分类ISODATA（IterativeSelf-Or
转载
2023-07-10 09:49:53
162阅读
非监督分类的概念：非监督分类，又称“聚类分析或者点群分析”。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对图像地物获取先验知识，仅依靠图像上不同地物光谱信息进行特征提取，在统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。 在ENVI中ISODATA和K-Means两种非监督分类的方法：ISODATA是一种重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布
首先，我们得先搞清楚什么是监督分类？什么是非监督分类？监督分类是需要学习训练的分类方法，需要自己选择样本，需要先学习后分类；非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，多是通过聚类的方法来自动分类，可以边学习边分类。监督分类：又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。非监督分类：以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验类别标准的图像分类，是以
转载
2023-09-15 16:59:26
179阅读
监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求， 随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进
非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique ）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。这里使用水经注
非监督分类，是机器学习的一种方法，训练数据中不带标签，让机器自动寻找数据规律并完成任务。特点：1、数据不需要标签；2、算法不受监督信息（偏见）约束。优点：1、极大难度降低数据采集难度，极大程序扩大样本量；2、可能发现新的数据规律，被忽略的重要信息；主要运用：聚类分析、关联规则、维度缩减。聚类分析：把数据样本按照一定的方法分成不同的组别，让同一个组中的成员对象都有相似的一些属性。可实现例如：目标用户
转载
2023-07-31 17:59:56
98阅读
Python3入门机器学习1.3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习如果从机器学习算法本身进行分类，可分为监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习这四个大类。(1).监督学习：所谓监督学习，就是给机器的训练数据集拥有“标记”或者“答案”。监督的意思就是我们人类已经针对给机器的数据进行了正确答案的划分，这种正确答案的划分就称为一种监督的信息。在实际的生活中，很多学习的过程都是监督学习的过程
聚类是一种数据挖掘领域中常用的无监督学习算法，MLlib中聚类的算法目前有4种，其中最常用的是Kmeans算法，在文本分类中应用较为广泛。高斯混合聚类和隐狄利克雷聚类在特定场合有特定的使用。1.聚类与分类聚类与分类是数据挖掘中常用的两个概念，它们的算法和计算方式有所交叉和区别。一般来说分类是指有监督的学习，即要分类的样本是有标记的，类别是已知的；聚类是指无监督的学习，样本没有标记，根据某种相似度度
数据分析的基础知识内容什么是监督学习在监督学习中，计算机通过示例学习。它从过去的数据中学习，并将学习的结果应用到当前的数据中，以预测未来的事件。在这种情况下，输入和期望的输出数据都有助于预测未来事件 二:所有监督学习算法本质上都是复杂算法，分为分类或回归模型。1.回归模型—回归模型用于输出变量为实际值
《实验八遥感图像的计算机分类》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验八遥感图像的计算机分类(5页珍藏版)》1、实验八 遥感图像的计算机分类一、目的和要求：理解遥感图像计算机分类的基本原理，掌握非监督分类和监督分类的过程， 并弄清两者的区别。二、实验内容1. 遥感图像ISODATA非监督分类2. 遥感图像最大似然法监督分类。三、原理与方法传统的遥感图像计算机分类的方法大体有两种：非监督分类和监督分类
支持向量机、逻辑回归、决策树等经典的机器学习算法主要用于分类问题，即根据一些己给定类别的样本， 训练某种分类器，使得它能够对类别未知的样本进行分类。与分类问题不同，聚类是在事先并不知道任何样本类别标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高 ， 不同类别之间的样本相似度低。分类问题属于监督学习的范畴 ， 而聚类则是非监督学习。K 均值聚类K均值聚类（ K-
文章目录前言一、监督分类介绍1. 定义2. 监督分类方法二、geemap中监督分类的详细步骤1. 加载地图底图2. 加载研究区影像数据3. 创建训练样本4. 分类器训练5. 影像监督分类6. 分类结果颜色修改7. 图例和可视化展示8. 分类结果导出总结 前言本节以一个具体遥感影像处理的案例——基于遥感影像的监督分类，介绍一下使用Earth 对遥感影像进行监督分类的具体操作流程。一
