Advertisement

非监督分类的IDL实现源码

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

简介：
本项目提供了一套基于IDL（Interactive Data Language）的非监督分类算法实现源代码，适用于遥感图像处理和分析领域。 IDL调用ENVI库函数实现非监督分类的代码如下所示：这段文字在去掉链接和个人联系信息后变为： 使用IDL语言并通过调用ENVI库中的相关函数可以完成非监督分类任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 非监督分类的IDL实现源码
    优质
    本项目提供了一套基于IDL（Interactive Data Language）的非监督分类算法实现源代码，适用于遥感图像处理和分析领域。 IDL调用ENVI库函数实现非监督分类的代码如下所示：这段文字在去掉链接和个人联系信息后变为： 使用IDL语言并通过调用ENVI库中的相关函数可以完成非监督分类任务。
     
  • 关于遥感影像的监督分类、非监督分类及其代码实现
    优质
    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。
     
  • IDL监督分类数据集.zip
    优质
    本资源包包含多种用于监督学习的数据集，旨在支持分类任务的研究与模型训练。文件内含标注清晰、结构化良好的各类数据集合，适用于机器学习项目和算法开发。 本资源提供ENVI二次开发的IDL监督分类代码：包括平行管道分类法、最大似然分类法、最小距离分类法以及马氏距离分类法的相关代码。
     
  • C++中非监督分类ISODATA算法的实现
    优质
    本文介绍了在C++编程语言环境中对ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）非监督分类算法的具体实现方法和技术细节。该算法能够自动地将数据集划分为不同的类别，无需预先设定类别的数量，并且能够在迭代过程中动态调整这些参数以达到最优分类效果。文中详细阐述了ISODATA的运行机制、优化策略以及在C++中的具体应用实例，为从事数据分析与模式识别领域的研究者提供了有价值的 ISODATA算法是目前图像处理主流软件如ERDAS、ENVI等进行非监督分类最常采用的算法之一，具有良好的分类效果。
     
  • 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。
     
  • 遥感影像分类（涵盖监督与非监督方法）
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 半监督分类算法的源代码
    优质
    本项目提供多种半监督分类算法的实现源代码，旨在帮助研究人员和工程师利用有限标注数据进行高效机器学习模型训练。 半监督MATLAB代码——经过调试——可用。