最初的遥感影像分类是通过目视解译(濮静娟, 1984)来完成的，对研究人员的主观意识有较强的依赖性，而且效率较低，适用于数据量较小的情况，通常作为其他方法对比的对象。目前的遥感图像分类主要以计算机分类为主，因此按照人工参与的程度可以将分类方法划分为监督分类、非监督分类(陶超等, 2021)。近年来，分类方法逐渐向机器学习的方向发展。传统机器学习方法，如Smolensky的受限玻尔兹曼机(Restr
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
本文介绍在ArcMap软件中，基于最大似然法实现栅格遥感影像监督分类的方法~
1.功能概述1.1 图像分类功能概述
在遥感技术的应用中，对资源分布、自然灾害、区域环境等的监测和分析依附于遥感图像分类。而遥感图像分类是进行图像信息提取的有效手段。随着遥感技术的的不断改进，各领域对遥感图像分类方法的要求越来越高，主要表现在以下几个方面：
分类结果的精确性：各领域对分类结果的精度要求越来越高。
分类速度的时效性：随着近年来遥感数据的快速增长，项目中往往需要进行海量遥感数据的快速处
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
根据分类的复杂度、精度需求等选择一种分类器。在主菜单->Classification-> Supervised->分类器类型，此外还包括应用于高光谱数据的波谱角（Spectral Angle Mapper Classification）、光谱信息散度（SpectralInformation Divergence
实验六、遥感图像分类一、实验目的熟悉遥感影像监督分类和非监督分类的主要方法熟练ENVI分类处理流程和主要步骤掌握ENVI ROI工具和面向对象分类工具二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的程序。上机操作本模块的运行和应用。保存与记录实验结果，并进行分析总结。实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果（图或表等）。三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：PC电脑（Windows 7操作系统）软件：
1.ENVI (The Environment for Visualizing Images) 和IDL(Interactive Data Language)是美国 Exelis VIS公司的旗舰产品。 ENVI 是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、几何校正、正射校正、图像融合、镶嵌、裁剪、图像增强、图像解译、图像分类、基于知识的决策树分类、面
前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解，虽然可以用ENVI才处理，但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦，所以本着“独立自主、自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求。又写了个批量裁剪影像的脚本。这里简单总结归纳一下。1.波段合并# coding=utf-8
import sys
import cv2
import functions as fun
import o
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2023-08-20 21:46:48
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GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，遥感图像的栅格模型包含以下两部分的内容：栅格矩阵：由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点所对应的数值为该点的像元值，在遥感图像中用于表示地物属性值；遥感图像有单波段与多波段，波段表示地物属性的种类，每个波段表示地物一种属性。大地坐标：空间数据参考表示地图的投影信息；仿射矩阵能将行列坐标映射到面坐标上。GDA
这几天一直在帮一个学妹做毕业设计，用深度学习的方法来做遥感图像分类。原来准备将图像分为：林地、道路、裸地、建筑、草地、水域这6个部分，这6部分对应的颜色分别为： 1. 林地：红色 (255, 0, 0) 0xFF0000 2. 道路：黄色 (255, 255, 0) 0xFFFF00 3. 裸地：紫红 (255, 0, 255) 0xFF00FF 4. 建筑：青色 (0, 255, 255
决策树之CART算法分类树原理及python实现决策树决策树的特点优点缺点决策树构造决策树生成算法CART算法构造分类决策树python代码实现决策树可视化sklearn构造决策树 决策树决策树模型是一种传统的算法，与人类思维十分相似基本思想：模拟人类进行级联选择或决策的过程，按照属性的某个优先级依次对数据的全部属性进行判别，从而得到输入数据对应的预测输出。树形模型是一个一个特征值进行处理，而线
本文介绍在ArcGIS Pro软件中，基于随机森林、支持向量机等多种算法，对遥感影像数据加以监督分类的具体方法~
如同其他数据中存在噪点数据，遥感影像数据也有，但这两个”噪点“的含义是不同的。一些数据中的”脏数据“可能真的是无用的、甚至是错误的，但遥感影像所展现的地面全部是真实的，本不存在”噪点“一说。假设我们使用基于光谱特征的聚类方法对遥感影像进行聚类，有些像素（数据点）就是如此的突兀——它和周边的就是迥然相异。比如一个工业区的遥感影像，我们从高空俯视，水体是水体、植被是植被、混凝土建筑是混凝土，但为什么混
本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析~
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
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2023-06-29 22:21:05
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主要功能批量读取文件，借助GDAL以及numpy分块遥感数据——固定行列像元数量环境配置主要版本如下：python 3.9.7gdal &n
目录①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术④基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检
2. 基于对象的分类与基于像素的分类：多分辨率图像的相对重要性（Robert C. Weih, Jr. 和 Norman D. Riggan, Jr.）人们的注意力集中在基于对象的图像分析上，以提供优质的产品。总体而言，基于对象的分类优于无监督和有监督的基于像素的分类方法。最近，基于对象的分类显示出很大的增长。因此，基于像素的分类（例如无监督和监督分类）给人一种椒盐
