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
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2024-01-10 16:48:38
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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
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2024-03-14 17:26:42
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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
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2023-12-06 15:33:51
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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
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2023-11-03 19:35:30
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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：
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2023-12-26 15:52:58
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# Python遥感影像监督分类入门指导
遥感影像的监督分类是遥感数据处理中的一项重要任务，主要用于从卫星或航空影像中自动识别和分辨地面物体的类型。对于刚入行的小白来说，掌握这项技术的流程和实现方法是非常重要的。本文将为你提供一个实现“python遥感影像监督分类”的完整流程以及对应的代码示例。
## 流程概览
以下是遥感影像监督分类的基本步骤：
| 步骤 | 描述
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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遥感影像监督分类是一种通过计算机视觉和机器学习等技术对遥感图像进行分析和处理的过程。这种方法能够有效地从卫星图像和空中照片中提取地面覆盖信息。本文将详细介绍如何使用 Python 实现遥感影像的监督分类，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成以及扩展阅读。
### 协议背景
遥感技术的应用在近十年来得到了迅猛的发展，尤其是在环境监测、城市规划和农业管理等领域。根据不同的发展阶段，
# 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
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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
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2024-05-13 16:14:25
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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~
原创
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2024-01-09 21:27:31
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# Python实现遥感影像监督分类的样本制作方案
## 引言
遥感影像监督分类是将遥感影像中的像元分配到不同的类别中，常用于土地利用/覆盖类型的分类。样本制作是监督分类流程中的重要一步，影响分类精度。本文将介绍如何使用Python制作遥感影像样本，并提供相应代码示例。
## 项目目标
本项目旨在利用Python制作遥感影像的样本数据，具备以下目标：
1. 采集遥感影像数据。
2. 使用GIS
《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
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2024-02-23 10:15:19
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前面已经做了很多像素级的分类了，这里继续深入，这里用的特征是LBP（局部阈值模式），思路就是先手动选点取样本点邻域并提取LBP特征进行训练得到模型，然后取每个像素的邻域提取LBP特征，然后用训练好的模型对每个像素对应邻域的LBP特征进行判断，最终确定像素的类型 这里放了一个初版和一个改进后的版本，初版里面有想记录的东西所以就也放这里了，大家可以直接往下翻看终版。# -*- coding: utf-
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2024-11-01 15:10:12
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前言随着上个博客更新的web版fme数据处理平台的上线，我将深度学习模型和fme以及webgis结合，搭建出了一个轻量级遥感影像数据自动分类平台。核心功能非常简单，客户完成遥感影像上传，并选择参数，然后可以获得一个shp，以及在平台做了提取图斑的可视化。一、遥感影像分类工具2.0在两个月前我更新了一篇关于deeplabv3+语义分割模型和fme遥感影像自动提取地物的博客。当时的工具有几点不足。1、
# 遥感python分类实现指南
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Python实现遥感数据的分类。遥感数据分类是遥感图像处理中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的不同地物或地物类型进行自动识别和分类。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们完成这个任务。
在本指南中，我将向你展示一个完整的遥感数据分类流程，包括数据准备、特征提取、分类模型训练和评估等步骤
原创
2023-09-03 11:47:07
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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
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2023-12-14 02:28:42
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一、机器学习算法分类:监督学习：提供数据和数据分类标签。——分类、回归非监督学习：只提供数据，不提供标签。半监督学习强化学习：尝试各种手段，自己去适应环境和规则。总结经验利用反馈，不断提高算法质量遗传算法：淘汰弱者，留下强者，进行繁衍和变异穿产生更好的算法。二、选择机器学习算法和数据集sklearn中有很多真实的数据集可以引入，也可以根据自己的需求自动生成多种数据集。对于数据集可以对其进行归一化处
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2024-08-29 15:54:29
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机器学习算法分为有监督、无监督，深度学习则是机器学习的一部分。有监督学习分为分类和回归等，无监督一般用得最多的是聚类和降维。其中还有集成学习、强化学习、半监督学习等算法分类算法大致常用的如下：1、朴素贝叶斯（Naive Bayes）2、决策树（Decision Tree, DT）3、支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）4、Logistic回归(Logistic R
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2023-07-06 16:04:57
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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
原创
2023-10-29 14:13:53
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