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Esrichina6遥感图像分类刘海新河北工程大学资源学院电话NVVIDL6.1分类类型>根据方法类型划分为以下几种信息提取种类:面向对象特基于专家知识征自动提取的决策树分类地物识别与定量反演基于光谱计算机自动分类变化检测人工解译地形信鼠提取ENVVIDL6.1分类类型每一种方法都有各自的适用范围,人工解译:适用定性信息的提取,也就是在图像上通过肉眼能分辨的信息基于光谱的计算机分类,对于中低分辨率的多光谱影像效果明显(小于10米);基于专家知识的决策树分类需要多源数据支持;面向对象分类方法:随着高分辨率影像的出现而发展起来的;地物识别与地表反演:定量信息提取,需要模型的支持;变化监测:多时相影像支持;地形信息提取,需要立体像对的支持。ENVVIDL6.1分类类型心1、监督分类监督分类:又称训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对判决函数进行训练,使其符合于对各种子类别分类的要求,随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较,按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像的分类。ENVVIDL6.1分类类型2、非监督分类>非监督分类又称“聚类分析”或“点群分类”。在多光谱图像中搜寻定义其自然相似光谱集群的过程。此方法不需获取先验知识,仅仅依靠图像上不同类型的光谱信息进行特征提取,再统计特征的差别来达到分类的目的,最后对已分类的实际属性进行确认基于专家知识的决策树分类>基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据,通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等,获得分类规则并进行遥感分类。分类

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