envi分类后修改类名称、显示颜色 原创 李上花开 2022-10-26 20:39:54 博主文章分类:开发工具 ©著作权 文章标签 envi 分类类名称 解决方案 默认值 文章分类 运维 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者李上花开的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 envi版本:envi新版5.1;win1064位问题描述如下图,想修改成英文名字(否则转成shape文件会出现问题) 解决方案以下使用默认值在此处修改此文的底线 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:visual studio(vs)初始化 下一篇:Windows平台安装Hadoop 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 Python自动化:按文件后缀分类移动并批量修改图片文件名称 一、前言source_dir文件夹下有若干文件,看起来相当乱,源文件夹示例如下:现在我们准备做以下几件事情:1.将所有文件按照后缀名称分类2.新建文件后缀名称的文件夹,新建图片文件夹3.根据文件后缀名称移动到对应的文件夹,图片移动到图片文件夹4.修改图片文件夹下所有文件的名称试想我们人为手动处理的话,是很繁琐的,并且容易出错,所以这里使用Python来自动化处理二、步骤遍历提取文件后缀import Python 自动化 文件管理 JVM —— 类加载器的分类,双亲委派机制 类加载器的分类,双亲委派机制:启动类加载器、扩展类加载器、应用程序类加载器、自定义类加载器;JDK8及之前的版本,JDK9之后的版本;什么是双亲委派模型,双亲委派模型的作用,如何打破双亲委派机制 类加载器 Java JVM Java面试 颜色编码转换 之前一直对RGB与十六进制颜色规定有一些错觉,认为转换很复杂,有一套复杂的标准。今天研究后,发现其实很简单。对于RGB传入的是一个三通道元组,每一个分量均在0~255。转换为十六进制即对每一个通道的数值转换为二位十六进制,不足用0补齐,再按顺序拼接得到。最终前面加上#就是最终的十六进制代码。同样的,反向转化即将十六进制代码两位两位拆开,分别转化为十进制,即得到RGB值。这也就解释了为什么RGB上限 十六进制 编码方式 颜色编码 HEX RGB linux终端下修改文件夹名称显示颜色 http://serverfault.com/questions/463784/changing-c html .net linux springboot启动类修改名称后还显示原来的名称 springboot项目修改项目名 学习过程主要参考了新建一个SpringBoot项目点击next,修改项目名:点击next,选择需要的依赖:确认项目名称和路径后点击finish。配置maven(1)选择本地Maven路径(2)勾选配置文件后的选项,修改为本地Maven的配置文件,它会根据配置文件直接找到本地仓库位置配置完成后点击下载按钮下载源文件和文档编写文件在templates文件夹下新建index.html文件作为初始页面&l java spring html xml ENVI深度学习分类 envi分类方法有哪些 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 & ENVI深度学习分类 数据 面向对象 基于规则 ENVI深度学习图像分类 envi分类处理步骤 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 ENVI深度学习图像分类 最大似然 混淆矩阵 文件名 envi深度学习多分类 envi分类处理步骤 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  envi深度学习多分类 聚类 分类 机器学习 图像处理 envi 深度学习分类 envi如何进行分类 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 envi 深度学习分类 分类 数据 面向对象 App ENVI分类介绍 sed ide envi深度学习分类样本绘制 envi分类处理 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 envi深度学习分类样本绘制 最大似然法监督分类步骤 聚类 类方法 ENVI随机森林分类后处理 envi5.3分类后处理 以一景2015年1月23日获取的GF2-PMS1数据为例介绍在ENVI5.3下GF2数据预处理的详细操作步骤。GF2数据预处理基本流程如下:图:GF2数据预处理流程 说明:1. 针对不同的应用,有不同的处理流程,上图中列出了两种常用的预处理流程。流程一主要针对高精度的定量遥感应用,也就是对大气校正精度要求比较高应用,比如:植 ENVI随机森林分类后处理 数据 图像融合 Pan envi里深度学习分类 envi分类方法有哪些 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 envi里深度学习分类 参数设置 文件名 数据 ENVI随机森林监督分类 envi5.1监督分类教程 目录1.用ENVI对地类进行监督分类1.1 边界线1.2 打开影像文件1.3 辐射定标1.4 按边界裁剪1.5 大气校正1.6选择样本1.7 支持向量机快速分类1.8 栅格数据转矢量数据1.9 .evf转.shp1.10 制图2.快速监督分类1.用ENVI对地类进行监督分类1.1 边界线将边界的.shp文件转为.evf文件。(直接打开.shp文件好像也可以)打开ENVI classic,按如下步骤 ENVI随机森林监督分类 深度学习 搜索 数据 支持向量机 ENVI深度学习标签农作物分类 envi分类图 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 ENVI深度学习标签农作物分类 ENVI 波谱角分类 端元提取分类 物质识别 envi监督分类的随机森林 envi4.8监督分类 不会就记系列:如何在envi进行监督分类之后,对分类之后不满意的结果进行编辑希望我的笔记可以成为你的参考注意:ENVI4.8及之前版本直接打开ENVI,ENVI5.X版本需要打开ENVI Classic。 1、File?Open Image File,直接打开你监督分类的结果。2、Display窗口中,选择Overlay?Classification,打开Interactive Class Too envi监督分类的随机森林 经验分享 Image 颜色系统 Classic envi支持向量机影像分类 envi面向对象分类教程 目录3.8精度验证4.十月影像单独监督分类5.两景影像结合监督分类3.8精度验证1.创建样本文件这里的过程和之前的过程大致相同,不过这里需要在植被区域随机选择50个点,然后判断它们属于哪个类别。在Arcgispro中使用“创建随机点”来生成50个随机点。并添加类别字段。在eCoogniton中载入验证点矢量数据,这里解决下eCognition显示属性表乱码其实是arcgis编码的问题。只要更改了注 envi支持向量机影像分类 图像处理 分类 右键 字段 envi影像神经网络分类 envi神经网络分类原理 论文:https://arxiv.org/pdf/1606.04797代码:https://github.com/faustomilletari/VNet1. 研究概述作者在本文中提出了一种基于全卷积神经网络的 3D 图像分割方法。此外,本文引入了一个新的基于 Dice 系数的目标函数,以处理前景和背景体素数量严重不平衡的情况。为了解决带注释的训练集有限的问题,本文应用随机非线性变换和直方图匹配来 envi影像神经网络分类 图像处理 深度学习 卷积 数据 ENVI 神经网络分类 envi神经网络分类器操作 (一)非监督分类方法有两种,Isodata 和K-means。1、K—均值分类算法1)打开待分类的遥感影像数据2)依次打开:ENVI主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>K—Means即进入K均值分类数据文件选择对话框。3)选择待分类的数据文件。4)选好数据以后,点击OK键,进入K-Means参数设置对话框,进行有关参数的设置,包括分类的类数、分 ENVI 神经网络分类 ENVI 监督分类 非监督分类 最大似然法 envi神经网络分类原理 envi神经网络分类结果 最近协助同学做了完整的监督分类数据,特此记录下来。对于ENVI监督分类,是每一个遥感从业者掌握的最基础的一个方法,但是完整的监督分类流程和精度评价,估计往往认识不够,所以以下的分享还是有点意义。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 envi神经网络分类原理 监督分类 精度评价 混淆矩阵 子类 pageindex和numberpages的区别 四种作用域对象JSP工作原理PageContext ·page域指的是当前页面,作用是整个JSP页面,他是四大作用域中最小的一个。 ·在pageContext中可利用setAttribute(String name,Object value , int scope),存数据。 ·pageContext的生命周期是这个页面的运行时间,即关闭 java-ee 服务器 数据 生命周期 db2数据库整理碎片 C:\Documents and Settings\Administrator>db2start INST : 服务已返回特定的服务错误码。 SQL1220N 不能分配数据库管理器共享内存集。 C:\Documents and Settings\Administrator>db2sampl Starting the DB2 instanc db2数据库整理碎片 操作系统 数据库 java 数据库管理 grpc_csharp_ext 内存 21世纪中四大技能之一就是计算机,而计算机中最影响速度的就是CPU和内存,计算机速度快慢除了CPU外就是内存了。内存一般有两种,一种是在服务器上使用的,另外一种就是在普通计算机上使用的,那么这两种内存有什么区别,又有一些什么技术在里面呢?读者朋友请看本文。 内存的差距——服务器内存和普通PC内存的区别 服务器内存和普通PC内存都是内存(RAM),在外观和结构上没有什么明显的区别,但是其价格要高 grpc_csharp_ext 内存 数据库 服务器 数据 寄存器 unity3D Terrain绘制树和灌木没效果 TreeView组件是由多个类来定义的,TreeView组件是由命名空间"System.Windows.forms"中的"TreeView"类来定义的,而其中的节点(即Node),是由命名空间"System.Windows.forms"中的"TreeNode"来定义的。所以当在程序中创建一个TreeView对象,其实只是创建了一个可以放置节点的"容器"。而在这个容器中加入一个节点,其实就是加入了从 c# linux 文档 网络 textbox Python获得菜单上的文本 引言作为一个Linux持续学习者,我们经常需要处理文本文件,例如提取特定内容、格式化数据或者进行文本分析等。在这篇文章中,我将介绍使用Python进行文本处理的一些实用技巧,帮助你更有效地处理文本数据。无需担心,你不需要是一个Python编程高手,这些技巧都很简单易懂,相信你能够很快上手!使用Python处理文本的技巧技巧一:读取和写入文本文件在Python中,我们可以使用open()函数来读取和 Python获得菜单上的文本 python 开发语言 前端 数据库