2.4 分类后处理 监督分类和非监督分类等分类方法得到的一般是初步结果，难于达到最终的应用目的。因此，需要对初步的分类结果进行一些处理，才能得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、小斑块去除、分类统计分析、分类叠加、分类结果转矢量等操作。
在本实习中主要进行小斑块去除(采用聚类方法)和分类统计，并最终制作土地分类专题图。 2.4
一、实验目的（1）了解监督分类的原理与意义； （2）了解不同监督分类方法的原理； （3）掌握使用ENVI软件对影像进行监督分类的操作方法。二、实验内容在ENVI软件中对TM影像进行监督分类，监督分类方法有最小距离分类、最大似然分类等。随后对分类结果进行处理，包括类别集群和类别合并。最后对分类结果精度进行评价。三、实验步骤（1）定义训练样本打开TM影像。图1 按照4、3、2波段合成显示2、点击工具栏
版权声明：本教程涉及到的数据仅练习使用，禁止用于商业用途。目录1. 概述 2. 基于规则的面向对象信息提取 第一步：准备工作 第二步：发现对象 第三步：根据规则进行特征提取 &
目录前言分类目的数据说明ENVI中操作的相关说明eCognition中相关操作说明总结 前言 由于之前在使用ENVI+eCognition的两篇文章中一上来就是开始进行分类，没有对总体流程和实验的数据进行介绍，所以在阅读中会觉得部分步骤不理解，下面我会在这篇中对分类的总体流程和实验的数据进行一些详细地说明。分类目的 本次分类是想要使用高分辨率的遥感影像对连云港市部分区域的植被进行分类，主要是
目录01 阅读前要02 小斑块处理-Majority/Minority处理2.1 什么是Majority/Minority处理？2.2 Majority/Minority处理实操2.2.1 加载分类好的图像2.2.2 找到 Majority/Minority处理 工具并点击打开2.2.3 输入分类图像文件2.2.4 Majority/Minority处理的相关参数设置2.2.5 
根据分类的复杂度、精度需求等选择一种分类器。在Toolbox工具箱中，选择Classification/Supervised Classification/分类器类型（如表6.1），此外还包括应用于高光谱数据的自适应一致估计（Adaptive Coherence Estimator）、二进制编码（Binary Encoding Classification）、最小能量约束(Constrained
（一）正样本：与真实样本标签一致的样本（反）负样本：与真实样本标签不一致的样本（实际上往往正样本数远远小于负样本数）（二）困难样本：预测值与实际标签误差较大的样本简单样本：预测值与实际标签误差较小的样本图片分类中：需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样本，对于预测羊和牛来说该样本为负样本。 真值one-hot标签：[1, 0, 0],而在预测出概率分布为[0.3
高光谱地物识别 高光谱图像分类方法与传统的多光谱分类有本质的区别，从高光谱图像的每个像元均可以获取一条连续的波谱曲线，就可以考虑用已知的波谱曲线和图上每个像元获取的波谱曲线进行对比，理想情况下两条波谱曲线一样，就能说明这个像元是哪种物质。我们把高光谱图像分类、物质识别、探测等称为波谱识别。 ENVI 提供许多波谱分析方法，包括：二进制编码、波谱角分类、线性波段预测（LSFi
博主目前研究可见光遥感图像的物体检测问题，需要在Google Earth 20级地图上制作数据集。本文主要介绍遥感图像处理平台ENVI以及基于ENVI的样本采集方法。1.ENVI简介ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品，最新
一、波段比 波段比又称比值增强(ratio enhancement)。是计算同一幅图像不同波段间相应像元的像元值之比的图像增强方法。 比值增强的主要作用有：可增强地物波谱特征间的微小差别；压制图像中乘性光照差异的影响，如地形和阴影的影响，突出地物的反射辐射特征；一些
目录图像自动配准1. 概述2. 详细操作步骤2.1 相同分辨率影像的图像配准第一步：选择图像配准的文件第二步：生成Tie点2.2 不同分辨率影像的图像配准 1 概述 经常在实际数据生产中会遇到，同一地区的图像或者相邻地区有重叠区的图像，由于几何校正误差的原因，重叠区的相同地物不能重叠，这种情
版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。目录ENVI产品简介与入门 1. ENVI5.1您首先需要知道 2. ENVI安装目录结构 3. &
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2023-08-02 10:26:03
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目 录时空分析工具1 概述.2 详细操作步骤第一步：构建时序数据第二步：查看时序数据1 概述时空序列数据（这里我们简称为时序数据）对我们来说是非常有用的。通过遥感图像构建的时序数据，我们可以很方便的获取某一区域不同时间的变化信息（比如：城市扩张
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2023-08-27 17:28:09
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ENVI5.3于2015年8月3日正式发布。在ENVI5.3版本中，支持更多的传感器和数据格式，新增和改进图像处理算法，更加人性化操作界面，面向对象特征提取工具FX整合激光雷达处理功能，与ArcGIS一体化集成，全新的摄影测量扩展模块，更方便快捷ENVI二次开发。ENVI5.3主要有以下几个方面的改进：传感器和数据格式图像处理和界面改进FX集成激光雷达处理功能全新的摄影
ENVI 5.2于2014年10月15日正式发布。在ENVI 5.2版本中，支持更多传感器和科学数据格式，原生支持国产卫星，新增时空分析和地理动态视频工具，全新NNDiffuse融合算法，64种实用光谱指数，与ArcGIS一体化集成，更方便快捷ENVI二次开发。主要改进如下几个方面：传感器和数据格式图像
ENVI实验教程（1）实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作 实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作一、实验目的熟悉ENVI软件的用户界面，包括ENVI classic和ENVI5.3熟悉ENVI软件的基本功能模块。掌握ENVI基本数据输入、输出、存储、显示等操作。二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的内容。保存与记录实验结果，并进行分析总结。三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：
一、研究背景近几年来我国持续发生干旱，严重影响我国农业发展，给我国国民经济带来巨大损失。为防范旱灾而进行的土壤水分监测一直是人们关心的问题。遥感技术具有宏观、快速、动态、经济的特点，可以代替常规的监测方法，实现大面积、动态监测。因此，近几年来利用遥感的进行干旱监测是一个研究和应用的热点。作为同时与归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)相关的温度植被干旱指数(TVDI)可用于干旱监测，尤其是
ENVI Deep Learning 1.1.2正式发布，适配ENVI 5.6。训练模型工具新增应用增强（Augmentation）的选项，可以扩充训练样本数据，提高训练和提取精度。系统要求ENVI Deep Learning 1.1.2 使用 TensorFlow 1.14 和 CUDA 10，这两者均已包含在安装包中。ENVI Deep Learning 对软硬件有一定的要求，具体如下：NVI
一、图像分割图像分割就是将图像分为一些有意义的区域，然后可以对这些区域进行描述，相当于提取出某些目标区域的特征。图像分割的基础是像素间的相似性和跳变性。通常，我们对图像进行分割，分割的小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。各区域类某种性质，如灰度、纹理有相似性。区域内部是连通，无过多小孔。并且有明显边界。图像分割的四种不同的基本方法边缘检测：检测出边缘，再将边缘像素连接，构成边界形成分割
这是提出NDBI的那个人的文章，有兴趣的可以下载下来看 这是他的技术路线图，他有做了验证，我们这里只是实现，不做验证。 这是NDBI方法的公式：我们这里用L8 OLI数据做实验，也就是对应的MIR是第6波段，NIR是第5波段。 后面实验操作就是按照他的步骤！ 原始数据需要经过辐射定标和大气校正，如上图所示，我使用整景的L8数据做实验，上面是辐射定标结果。 为了节省时间，我使用快速大气校正，但是提
