Advertisement

ENVI的监督分类与决策树分类在火烧迹地提取及ArcMap制图中的应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用ENVI软件结合监督分类和决策树方法进行火烧迹地识别，并通过ArcMap进行地图展示的应用，为森林火灾后的土地管理提供精准数据支持。 本段落介绍了ENVI监督分类、决策树分类方法以及如何利用这些技术提取火烧迹地，并在ArcMap中进行制图。适合遥感软件初学者大学生参考学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ENVI的监督分类与决策树分类在火烧迹地提取及ArcMap制图中的应用
    优质
    本研究探讨了利用ENVI软件结合监督分类和决策树方法进行火烧迹地识别，并通过ArcMap进行地图展示的应用，为森林火灾后的土地管理提供精准数据支持。 本段落介绍了ENVI监督分类、决策树分类方法以及如何利用这些技术提取火烧迹地，并在ArcMap中进行制图。适合遥感软件初学者大学生参考学习。
     
  • ENVI决策树分类工具
    优质
    简介：ENVI决策树分类工具是一款强大的遥感图像分析软件中的高级模块，用于自动化地识别和区分不同地面覆盖类型，通过学习样本数据构建分类模型，提高分类精度。 下载文件后，请将其解压并放入envi安装目录下的porduct/envi47/save_add文件夹中，在此之前请先卸载汉化插件。
     
  • ENVI中的非监督分类方法
    优质
    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。
     
  • ENVI中决策树分类的步骤详解
    优质
    本文详细介绍了在遥感图像处理软件ENVI中使用决策树方法进行分类的具体步骤和技巧，帮助用户高效准确地完成数据分类任务。 本资源详细介绍了使用ENVI软件进行决策树分类的过程步骤。
     
  • envi监督分类详解
    优质
    《envi监督分类详解》是一篇深入探讨环境信息交换软件ENVI中监督分类技术的文章。通过实例解析了如何使用训练区域进行地物识别和图像分类，为遥感数据分析提供实用指导。 超详细的监督分类教程第一步：启动envi 4.8软件，打开待处理的tiff影像文件，并设置rgb显示顺序。
     
  • ENVI监督分类与非监督分类及其精度评估详解教程
    优质
    本教程深入讲解ENVI软件中的监督分类和非监督分类技术，并详细介绍如何进行精度评估。适合遥感数据分析人员学习参考。 环境监督分类是一种利用ENVIS（环境信息系统）进行的地理空间数据处理方法，主要用于监测和管理自然资源及环境保护工作。这种方法通过收集、分析卫星图像和其他相关数据来识别不同类型的地表覆盖，并评估其变化情况，为决策者提供科学依据和支持。
     
  • ENVI监督分类及面积统计
    优质
    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！
     
  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
    优质
    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。
     
  • KAPPA系数在监督分类中的应用
    优质
    本研究探讨了Kappa系数在监督分类任务中的实际应用价值，评估其在不同分类问题上的可靠性和一致性表现。 遥感数字图像的计算机分类方法包括监督分类，并且可以使用kappa系数来评估分类结果的质量。
     
  • 从决策树中提取分类规则——基于决策树算法的方法
    优质
    本文探讨了一种利用决策树算法从中提取有效分类规则的方法，旨在优化数据挖掘和机器学习中的模式识别与预测能力。 决策树分类方法虽然有其优点，但也存在一些局限性。例如，在面对大规模训练数据集的情况下生成的决策树可能会变得过于庞大和复杂，难以理解且可读性差。相比之下，如果从决策树中直接提取出IF-THEN规则并建立基于这些规则的分类器，则可能更易于理解和操作，尤其是在处理具有大量分支的情况时也是如此。