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遥感概论与监督分类课程设计

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简介：
《遥感概论与监督分类课程设计》是一门结合理论与实践的教学课程，旨在引导学生掌握遥感技术的基础知识及监督分类方法的应用技巧。通过本课程的学习，学员将能够运用遥感图像进行数据采集、处理和分析，进而解决实际环境监测中的问题。 土地利用及其时空变化特征

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  • 遥感概论与监督分类课程设计
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    《遥感概论与监督分类课程设计》是一门结合理论与实践的教学课程，旨在引导学生掌握遥感技术的基础知识及监督分类方法的应用技巧。通过本课程的学习，学员将能够运用遥感图像进行数据采集、处理和分析，进而解决实际环境监测中的问题。 土地利用及其时空变化特征
     
  • 遥感导论课程设计（ENVI）——基于监督分类的遥感影像分析
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    本课程旨在通过ENVI软件教授遥感导论，并重点介绍监督分类技术在遥感图像中的应用。学生将学习如何利用这些工具进行精确的土地覆盖和地物识别，从而深入理解遥感数据处理与分析的方法和技术。 某市的遥感影像处理资源大小为3.6GB（包含压缩包），文件内容包括： 1. 遥感数据（原始数据）； 2. 根据数据特点灵活选择图像裁剪、合成、辐射校正、几何校正及滤波后的结果文件； 3. 选取特征点进行监督分类的结果； 4. 带有经纬度信息和图标的比例尺专题地图； 5. 分类结果的评价报告； 6. 课程设计报告。
     
  • ENVI遥感数字图像处理课程设计——聚焦监督与非监督分类技术
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    本课程设计围绕ENVI软件，深入探讨遥感数字图像处理中的监督与非监督分类技术，旨在提升学生对复杂地物信息提取的能力和理解。 遥感数字图像处理课程设计涵盖了烟台市地区的遥感图像监督与非监督分类，包括原始数据、处理后的数据及详细的50页报告。以下是节选内容： 4.1.1 图像校正 从云量为零的地理空间数据下载开始，这些已进行了大气校正、辐射校正和几何校正的数据无需进一步预处理。 4.1.2 波段合成 通过选择“Basic Tools”—“Layer Stacking”，打开波段合成窗口。点击“Import file”后会进入波段输入界面，在此可以选定所需的波段。完成所需波段的顺序调整之后，直接点击“OK”。这样便生成了一个新组合的多光谱图像（选取了1、2、3、4、5和7号波段）。 4.1.3 图像裁剪 由于下载的数据量过大导致迭代计算效率低下，因此需要对数据进行裁减。进入File/Save As界面，在文件选择面板中开启Spatial Subset功能，并编辑右侧的裁切区域选项以确定具体裁剪范围。可以通过手动方式设定所需切割的特定区域（图4.3展示了具体的裁剪范围和尺寸）。 4.1.4 裁减图像统计 通过菜单“Basic Tools”→“Statistics”→“Compute Statistics”，可以进行对上述处理后的影像数据的基本统计量分析，包括直方图等。
     
  • 最小距离分类_class_min_distance.rar_监督分类_遥感_遥感分类
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    本资源提供了一个基于最小距离法进行监督分类的MATLAB代码和示例数据，适用于遥感图像处理中的地物分类任务。 遥感原理与运用涉及最小距离原理的监督分类方法。
     
  • 遥感影像分类（涵盖监督与非监督方法）
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    本课程聚焦于遥感影像分类技术，深入探讨包括监督学习和非监督学习在内的多种算法及其应用实践。 这篇介绍提供了关于遥感图像分类的详细内容，涵盖了监督分类和非监督分类的方法。
     
  • 遥感影像分类（涵盖监督与非监督方法）
    优质
    本课程介绍遥感影像分类的核心技术，包括监督和非监督分类方法，旨在帮助学生掌握基于遥感数据进行地物识别与分析的能力。 这篇文章详细介绍了遥感图像分类的方法，包括监督分类和非监督分类技术。
     
  • e4_matlab_遥感图像的无监督分类_图像分类_遥感_
    优质
    本项目使用MATLAB进行遥感图像的无监督分类研究，探索无需先验知识情况下的图像自动识别技术，旨在提升图像分类精度和效率。 对遥感图像进行无监督分类时，在程序中可以将其分为三类，用户可以根据需要自行调整分类数量。
     
  • 【ENVI】遥感影像监督分类全流程
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    本教程详细讲解使用ENVI软件进行遥感影像监督分类的完整流程，涵盖数据预处理、特征选择及分类结果分析等关键步骤。 监督分类是一种机器学习方法，在这种方法中，算法通过标记训练数据来学习如何对新输入的数据进行分类。这种技术广泛应用于电子邮件过滤、推荐系统以及图像识别等领域。在监督分类模型的构建过程中，需要准备大量带有标签的数据集，并且要选择合适的特征以提高模型的预测能力。 监督分类的优势在于其结果通常具有较高的准确性，但是它的缺点是数据标注成本较高，特别是在处理大规模和高维度问题时更为明显。此外，在面对新出现或罕见类别时，监督分类可能会遇到挑战。 总的来说，虽然监督分类存在一些局限性，但它依然是许多应用程序中的首选方法之一。
     
  • 基于MATLAB的遥感监督分类方法
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    本研究利用MATLAB平台开发了一种高效的遥感图像监督分类算法，通过优化特征提取和模式识别过程，提高了分类精度与处理效率。 监督分类在遥感领域越来越受欢迎，而使用MATLAB进行这类任务可以实现快速且高效的结果。
     
  • 关于遥感影像的监督分类、非监督分类及其代码实现
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    本项目聚焦于遥感影像分析中的监督与非监督分类方法，包括支持向量机、决策树等监督学习算法及K均值聚类等非监督技术，并提供详尽的Python代码示例。 该文章详细论述了主要的图像分类算法及其C语言实现，并提供了丰富实用的内容，对于遥感图像处理的学习者来说非常有帮助。