四遥感数字图像的计算机分类第四章 遥感数字图像计算机解译;一、遥感数字图像计算机分类的一般原理;一、遥感数字图像计算机分类的一般原理;遥感图像分类的实质;影响遥感图像分类精度的因素大气状况的影响：吸收、散射。下垫面的影响：下垫面的覆盖类型和起伏状态对分类具有一定的影响。其他因素的影响：云朵覆盖；不同时相的光照条件不同，同一地物的电磁辐射能量不同；地物边界的多样性。 ;统计模式识别的概念和基本问题;
《ENVI遥感图像处理方法 第二版》于2014年由高等教育出版社正式出版。与上一版相比，新版本除了根据ENVI5.1版本软件更新了操作步骤外，部分章节设有一些完整实例，包括火烧迹地信息提取、城市绿地信息提取、林冠状态遥感动态监测、农业耕作用地变化监测、水体水色参数遥感反演、地表温度反演、最小二乘混合像元分解扩展工具开发等，新增新卫星图像处理，包括Landsat8、环境一号卫星图像、资源三号卫星图像
刚开始接触深度学习就是看的这个算法，想想当时连python语言都不会，虽然今天依旧咸鱼一条，但是也能用上网络做一点事情了，源码是北京邮电大学的道路识别比赛，采用的torch框架，也算是比较流行框架，网络结构还是端到端的下采样用resnet34，代码讲解想了解的可以看源码，本文主要介绍如何用自己的数据训练，以及训练自己数据中遇到的一些问题。torch中自带训练好的模型，调用也很简单，获取
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2024-04-04 19:14:28
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Author:HanDi 数据挖掘课上一个小实验，用matlab自带的kmeans函数实现遥感图像分类，代码总体简单整洁，注释详细，可轻松修改自用，但是我觉得自己选的分类结果颜色是丑了点，大家可以通过修改colormap自定义颜色，包括colorbar。从图中不难看出，最后效果图没有经过分类后处理，有很多细小和破碎斑块，使得分类结果的视觉效果不是那么好下面是完整代码，我的MATLAB版本是 202
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2024-07-18 16:41:01
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# 遥感图像分类入门指南
遥感图像分类是在遥感图像中识别和分类不同地物的一项任务。对于初学者来说，学习如何使用Python进行遥感图像分类可以帮助你掌握数据处理和机器学习的基本概念。本文将引导你完成这一过程，并提供相应的Python代码。
## 流程概述
以下是遥感图像分类的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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一个很简单的练习，对一个80个波段的高光谱遥感图像进行监督分类。 总体思路是：①在图片中选出训练集与测试集，训练出ELM模型，通过精度评价不断调整参数；②把全部图像加载到模型中，得到分类输出Y；③把Y还原成图像，与原图进行对比。一、 获得训练集与测试集①在ENVI/ROI中选出一些样本并进行分类②将其输出，得到TXT形式的数据。 一共分了多少类，就输出多少次TXT，每次只输出一类。③将数据导入ma
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2024-01-02 10:58:24
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目录第一章 高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点 3)、
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2024-08-08 17:08:20
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传统的分类方法分两种：监督分类和非监督分类。监督分类要求对所要分类的地区必须要有先验的类别知识，即先要从所研究地区中选择出所有要区分的各类地物的训练区，用于建立判别函数。常用的监督分类方法有：K近邻法、马氏距离分类、最大似然法等方法。监督分类方法主要有：均值、方法等。研究者对非监督分类产生的类别较难控制监督分类，结果通常不理想。  
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2024-01-28 07:50:14
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遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异(反映地物的光谱信息)及空间变化(反映地物的空间信息)来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物理基础。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，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。图像分类可包括基于像素分类和基于对象分类。基于像素
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2023-11-02 11:28:05
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遥感影像地物分类是指根据影像中的地物的光谱、纹理、形状等特征，对地物目标进行识别的过程。遥感影像地物分类过程主要有两个部分组成，一是遥感影像的特征提取，二是选择合适的分类器进行地物分类。特征参数的提取是遥感影像地物分类中非常关键的一步，对遥感影像的信息进行抽象，可以得到一组描述遥感影像的特征向量，早期的传统遥感影像分类方法一般是基于像素值来进行的，忽略了遥感影像其他重要的特征，它很难适应较高层次的
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2023-12-12 11:46:23
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遥感影像分类之后需要进行分类精度评价，精度评价方法中最常见的就是混淆矩阵和kappa系数。现把指标列举如下: 混淆矩阵（confusion matrix） 误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。有像元数和百分比表示两
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2024-01-04 17:59:45
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、遥感图像分类基础二、常用遥感图像分类方法三、集成学习分类技术四、半监督学习分类五、主动学习六、半监督与主动学习集成七、多视图学习实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,
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2024-09-01 17:42:21
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文章目录数据介绍经验1. 准确率92.55%：SENet、PyTorch（1）数据预处理：加权采样（2）数据增强：采用随机裁剪，随机旋转，随机翻转，随机擦除（3）模型选择：Senet154（4）模型优化：标签平滑、学习率热身（5）模型集成经验2. 准确率93.12%：DenseNet，Keras（1）预处理-最大最小缩放中心化（2）模型选择方面-预训练DenseNet（3）数据增强-Flip，R
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2023-12-29 19:02:13
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基于SegNet和UNet的遥感图像分割代码解读 目录基于SegNet和UNet的遥感图像分割代码解读前言概述代码框架代码细节分析划分数据集gen_dataset.pyUNet模型训练unet_train.py模型融合combind.pyUNet模型预测unet_predict.py分类结果集成ensemble.pySegNet模型训练segnet_train.py 前言上了一学期的课，趁着寒假有
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2024-04-21 15:37:34
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【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
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2024-03-21 20:14:08
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘
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2024-03-06 00:04:05
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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。 在文章ENVI实现最小距离法、最大似然法、支持向量机遥感图像监督分类与分类后处理操作（）中，我们介绍了基于ENVI软件实现遥感影像监督分类的具体操作方法；本文则介绍基于ArcMap软件实现同样的遥感影像监督分类的方法。 首先，在ArcMap软件上方菜单栏中，我们选择“Customize”→“Toolbars”→“
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2024-08-22 20:28:10
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第一步：选择数据 在 Toolbox 里打开 Feature Extraction/Example Based Feature Extraction Workflow， 选择数据data2015。第二步：影像分割 通过分割获取影像中的对象，在面板中设置相关参数即可执行分割，得到分割结 果。可以勾选面板中的 preview 选项，这样可以在原影像上观察到采用设置参数 的分割效果，根据预览的结果调节参
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2023-11-30 00:29:55
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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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按传感器的工作方式分为被动遥感和主动遥感。成像遥感：传感器接收的目标电磁辐射信号可转化为数字或模拟图像。摄像成像类型分为三种：摄像成像（光学/电成像）、扫描成像（光电成像）、微波成像（雷达成像）。非成像遥感：传感器接收的目标电磁信号输出或记录在磁带上而不产生图像。传感器的分辨率：传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物能力。分为：辐射分辨率、空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率。辐射分辨率：传
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2023-10-12 10:07:20
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