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遥感影像分类（涵盖监督与非监督方法）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于Python的遥感影像非监督分类方法
    优质
    本研究提出了一种利用Python进行遥感影像非监督分类的方法，无需先验知识即可自动识别地物类型，提高分类精度与效率。 基于Python的遥感影像非监督分类是一种利用机器学习算法自动识别图像中的不同地物类型的技术。这种方法不需要预先定义类别的标签，而是通过分析像素之间的相似性来聚类。在进行非监督分类时，通常会使用诸如K均值、ISODATA或层次聚类等算法，并结合像元的光谱特征来进行分类。 Python提供了多种库和工具支持这种类型的图像处理任务，包括但不限于NumPy用于数值计算，Pandas用于数据操作，Scikit-learn中的机器学习模型以及GDAL和 rasterio等库来读取和写入遥感影像。通过这些强大的工具和技术的组合使用，研究者可以有效地从大量卫星或航空拍摄的数据中提取有意义的信息。 总之，在进行基于Python对遥感图像实施非监督分类的过程中，不仅可以提高工作效率还可以获得更加精确的结果。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • ENVI软件的非监督遥感图像分类
    优质
    本文章主要探讨了利用ENVI软件进行非监督分类在遥感图像分析中的应用，详细介绍了该技术的操作步骤及实际案例效果。 非监督分类利用统计方法对数据集中的像元进行分类，并不需要用户定义训练样本。ENVI提供了两种非监督分类技术：IsoData（迭代自组织数据分析）与K-Means算法。 Isodata 非监督分类在计算时，首先会在数据空间中均匀分布类均值，接着通过最小距离技术将剩余的像元进行迭代聚集。每次迭代后会重新计算这些均值，并使用新的均值对像元再做一次分类处理。 K-Means算法则是采用聚类分析方法，在随机选择初始簇中心的基础上寻找相似度相近的对象群组（即找到一个代表每个聚类中对象的“引力中心”），然后通过迭代方式不断调整各聚类中的成员，直至完成整个分类过程。
     
  • 基于MATLAB的遥感监督分类方法
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。