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e4_matlab_遥感图像的无监督分类_图像分类_遥感_

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简介：
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。

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  • e4_matlab_遥感图像的无监督分类_图像分类_遥感_
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    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软件的非监督遥感图像分类
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    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。
     
  • 基于感知器算法的遥感图像监督分类
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    本研究采用感知器算法对遥感图像进行监督分类，通过训练模型准确识别和划分地物类型，提升分类精度与效率。 遥感图像监督分类是指利用已知样本数据对遥感影像进行分析和分类的技术。这种方法通过训练模型来识别不同地物类型，并应用于整个影像以实现自动化、高效的分类处理。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 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。
     
  • SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感
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    本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例，特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。
     
  • 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。