遥感影像分类方法实 验报告.pdf
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遥感影像分类方法实验报告.doc
实验报告
实验报告
目录
TOC\o1-3\h\u224241实验目的 4
139662实验数据 4
75933实验内容 4
75094实验步骤 5
318804.1对人口矢量数据〔shapefile〕进行投影转换 5
32574.1.1Census.shp文件投影坐标的检查 5
147144.1.2将投影坐标转换为WGS_1984_UTM_Zone_16N 6
100314.2对遥感影像进行几何精校正〔以经过投影变换的人口矢量数据为基准〕 6
77634.2.1Census.shp在ENVI软件的加载 6
254854.2.2对遥感影像进行几何精校正〔以矢量数据为基准〕 7
45154.2.
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遥感影像处理中的分类与目标提取方法.docx
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遥感影像处理中的分类与目标提取方法
一、遥感影像分类方法概述
遥感影像分类是遥感领域中的重要技术之一，它通过对遥感影像进行分割和识别，将地表信息划分为不同的类别，如城市、森林、水体等。这一过程对于资源调查、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。目前，遥感影像分类方法主要分为两大类：基于知识的分类方法和基于机器学习的分类方法。基于知识的分类方法通常依赖于专家的经验和知识，通过建立一系列的规则和特征来进行分类。例如，在土地利用分类中，基于知识的分类方法可以结合遥感影像的光谱、纹理和形状等特征，将地表划分为不同的土地利用类型。
近年来，随着计算机技术和人工智能的快速发展，基于机
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遥感影像分类方法比较研究.docx
遥感影像分类方法比较研究
一、概述
遥感影像分类是遥感技术中的重要组成部分，它通过对遥感影像中不同地物的光谱、纹理和结构等信息进行分析和处理，实现对地物的自动识别和分类。随着遥感技术的不断发展，遥感影像分类方法也在不断更新和进步。目前，遥感影像分类方法主要分为监督分类、非监督分类和半监督分类三种类型。监督分类方法需要预先获取一定数量的已知类别标签的训练样本，然后通过训练分类器实现对未知类别标签的样本进行分类。非监督分类方法则不需要预先获取训练样本，它通过聚类算法将遥感影像中的像素或对象自动划分为不同的类别。半监督分类方法则结合了监督分类和非监督分类的优点，既可以使用已知的训练样本，也可以利用未
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多时相MODIS影像遥感分类方法与分析.doc
多时相MODIS影像遥感分类方法与分析
一、遥感分类方法试验
1、最大似然分类法 MLC MLC,又叫贝叶斯 Bayes 判别分类,根据贝叶斯理论在使错误分类概率最小的约束条件下进行的遥感图像分类方法。本试验选取了对应地表覆盖最丰富时期的T15影像,选用1736个像元作为训练样本,应用ERDAS8.7进行分类,见图1。
图1 最大似然法分类图
2、自组织神经网络分类法 SONN 自组织神经网络是Kohonen于1984年根据大脑神经系统的“侧抑制”现象提出的。SONN本质上是一种非监督分类方法。
本试验同样采用T15影像进行,以Matlab7.0为平台,利用Newsom函数创建一个
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1 提高遥感影像分类精度方法的研究.pdf
4 铁 路 航 侧 2003年第2期
提高遥感影像分类精度方法的研究
邓芳’秦军 ‘李鉴2
(1.西南交通大学地理信息工程中心.成都610031;2.成都市勘查测绘设计院，成都610081)
摘 要 如何提高遥感影像数据的专题信息提取精度，是遥感应用中研究的主要问题之一。在
遥感影像应用的实践中。需综合利用多种方法参与分类过程，来提高影像分类的精
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遥感影像解译分类后处理及精度评价、分类新方法.pdf
往期课程要点复习
• 人工目视解译和解译标志
• 遥感影像自动分类的原理
• 常用监督分类和非监督分类方法
• 人工目视解译和计算机自动分类的比较
K-means 方法
1、初始化聚类中心
(1) 从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心,将全部样本
随机地分成C类。
2、初始聚类
(1) 按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。
(2) 重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重复操作，
直至所有样本归入相应类中。
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erdas遥感影像分类.ppt
课程：遥感数字图像处理实验 导师：陈浩 张东水 ;某地区的遥感影像分类;5 非监督分类
非监督分类运用1SODATA（ Iterative Self-Organi zing Data Analysis Technique ）
算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。
使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。;（1） 在 ERDAS 图标面板工具条中点击 Classifier 图标
→C1assificatio
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第十讲遥感影像分类.pdf
第10讲 遥感影像分类
遥感影像计算机分类
• 是通过模式识别理论，利用计算机将遥感
图象自动分成若干地物类别的方法。
• 基本依据
不同的地物具有不同的光谱特征，同类地物
具有相同或相似的光谱特征
图象分类：基于数字图象中反映的同类地物
的光谱相似性和异类地物的光谱差异性
图象分类过程的总目标是，将图象中所有的像元自动地
进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
光谱类和信息类
• 光谱类 （spectral class ）：基于光谱特征形成的类别
如房屋的阳面和阴面光谱特征不同，
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面向对象的遥感影像模糊分类方法研究的开题报告.docx
面向对象的遥感影像模糊分类方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着遥感技术的不断发展，获取大量的遥感影像数据变得越来越容易。而遥感影像分类是遥感应用中最为重要的一项任务之一，它是将图像中的像素按照某种属性分成若干类别的过程。在实际应用中，由于种种原因（如气象变化、云层遮挡等）可能导致遥感影像出现模糊或误差，从而降低了分类的精度和可靠性，特别是针对微小目标的识别，其影像受到的诸多干扰更加明显。因此解决遥感影像模糊分类问题的研究具有重要的理论与应用价值。
面向对象的遥感影像分类方法是近年来遥感影像分类研究的一种新兴方法，它将遥感影像分类的思想与面向对象的空间信息处理方法相结合，以对象为基本分类
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面向对象的遥感影像分类精度评价方法研究的中期报告.docx
面向对象的遥感影像分类精度评价方法研究的中期报告
按照研究计划，本研究的中期目标是完成面向对象的遥感影像分类精度评价方法的算法设计与实现，主要包括以下工作：
1. 数据预处理：对生产环境中使用的遥感影像数据进行预处理，包括影像辐射校正、大气校正、影像坐标系统转换等。
2. 面向对象的遥感影像分类算法设计：针对遥感影像的高维、高分辨率、复杂分布等特点，本研究选择了基于对象的分类方法和基于深度学习的分类方法两种策略进行算法设计与实现。其中，基于对象的分类方法主要基于物体的形态、纹理、颜色、大小及关系等特征进行分类，该方法一般采用监督分类方法实现；基于深度学习的分类方法则是通过神经网络模型，对原始遥
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基于CNN与Transformer的高分遥感影像场景分类方法研究.pdf
摘要
随着遥感技术的不断进步，获取高分辨率的遥感影像也变得越来越容易，进而
导致遥感数据呈现出爆炸式增长。高分遥感影像中蕴含着丰富的信息，在土地利用、
植被分类、地理空间对象检测等方面有着实际的应用。因此，充分理解和利用海量
且复杂的高分遥感影像变得极为重要。遥感影像场景分类作为遥感解译领域的核心
角色，一直受到广泛的关注。本文以两大主流分类模型CNN和Transformer为研究
对象，主要从以下几个方面对遥感影像场景分类展开研究：
（1）设计了一种基于局部和全局特征自适应调整网络(LGFAANet)的高分遥感
影像场景分类方法。该方法引入了双分支网络结构，利用CNN和Transformer
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基于决策树的遥感影像分类方法研究.docx
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基于决策树的遥感影像分类方法研究
一、1.决策树遥感影像分类方法概述
(1)决策树作为一种常见的机器学习算法，在遥感影像分类领域得到了广泛的应用。其核心思想是通过一系列的规则将遥感影像数据划分为不同的类别。根据不同的决策节点和分裂准则，决策树可以分为多种类型，如ID3、C4.5和CART等。其中，ID3算法基于信息增益进行特征选择，C4.5算法在ID3的基础上引入了增益率来处理不均衡数据，而CART算法则是一种基于基尼指数的决策树分类器。在实际应用中，决策树在遥感影像分类任务中表现出较高的准确率和效率，尤其是在处理高维遥感数据时，其强大的特征选择和分类能力尤为突出。
(2)遥感
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基于遥感影像的土地利用分类方法研究.docx
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基于遥感影像的土地利用分类方法研究
摘要近年来，随着科学技术的发展，遥感逐渐成为收集地球数据和信息的重要手段和重要信息来源。遥感技术由于其自身特点，在土地利用分类研究中得到了广泛应用。土地利用分类是一项基础性研究工作，遥感技术的应用可以有效利用遥感数据的及时性，综合性，获得土地利用信息。随着遥感技术的发展，遥感图像可以直接反映土地被覆盖信息，分辨率也大大提高，为土地利用调查提供了更详细的信息。利用计算机对遥感图进行土地利用分类，既可以提高分类效率，又可以为空间数据挖掘和知识发现提供支持。因此，对遥感图像的分类方法进行比较研究，可以选择更合适，更有效的土地利用方法，对
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一种基于决策树方法的遥感影像分类研究.pdf
2016 年 8 月 地理空间信息 Aug.,2016
第 14 卷第 8 期 GEOSPATIAL INFORMATION Vol.14,No.8
doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2016.08.017
一种基于决策树方法的遥感影像分类研究
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高分辨率遥感影像的分类方法研究.doc
高分辨率遥感影像的分类方法研究
唐 菲
（宁夏回族自治区地质调查院，银川 750021）
摘要：利用传统面向像元的分类方法对高分辨率遥感影像进行分类时，不但会导致分类精度降低，而且会造成空间数据大量冗余和资源浪费。根据高分辨率遥感影像的特点，本文开展面向对象的高分辨率遥感影像分类方法研究，并将分类结果与传统面向像元分类方法的分类结果进行对比评价。
关键词: 高分辨遥感影像；面向对象分类；影像分割；模糊分类
1.引言
与传统的中、低空间分辨率的遥感影像相比,高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息，地物的纹理信息和几何结构更加明显，但通常包含较少的波