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监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类

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简介:
本项目聚焦于IDL(Iterative Dictionary Learning)在监督分类中的应用研究,探索如何通过迭代字典学习优化特征表示,提升分类准确率。 利用IDL编程,采用最小距离法对图像进行监督分类。

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客服
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  • _IDL_IDL_
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    本项目聚焦于IDL(Iterative Dictionary Learning)在监督分类中的应用研究,探索如何通过迭代字典学习优化特征表示,提升分类准确率。 利用IDL编程,采用最小距离法对图像进行监督分类。
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    本文章介绍了在遥感图像处理软件ENVI中常用的非监督分类方法,包括ISODATA和K-Means算法,并探讨了其应用与局限性。 非监督分类又称聚类分析或点群分类,在多光谱图像中寻找并定义自然相似的光谱集群。这种方法不需要对影像中的地物有先验知识,而是依靠不同类别地物的光谱或纹理信息进行特征提取,并通过统计这些特征之间的差异来实现分类目的。最后一步是对已分出的不同类别的实际属性进行确认。
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    本教程详细介绍ENVI软件中监督分类方法及其应用,并教授如何使用该工具进行土地覆盖面积统计分析。适合遥感与地理信息科学领域从业人员学习。 在完成ENVI软件的监督分类后,统计面积的具体步骤如下: 1. 首先,在ENVI中打开经过监督分类处理后的图像。 2. 选择“Classification”菜单下的“Compute Areas and Percentages”(计算面积和百分比)选项。这一步可以帮助你直接获取每个类别所占的比例以及对应的像素数量。 3. 在弹出的对话框里,可以选择要统计的所有类别或者特定的一个或几个分类结果,并设置好输出文件路径及名称等信息后点击“OK”。如果需要的话,在这里也可以选择是否将面积转换为实际的地表单位(如公顷、平方米)进行显示。通常情况下,软件会根据你的数据集的投影坐标系自动计算出合适的单位。 4. 等待一段时间直到处理完成之后,ENVI将会生成一个新的文件或表格形式的结果报告,里面详细记录了各个分类类别的面积大小及其所占比例等信息。 以上步骤适用于初学者理解和操作。希望对你有所帮助!