决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。我们以AdaBoost和C4.5算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.1。该软件以GLC分类器为核心，不仅提供了基于像元的遥感影像分类功能，而且可以在ENVI或者eCognition分割结果的基础上实现遥感影像面向对象自动分类。和以往分类中手动建立规则集相比，该软件通过决策树学习的方式建立规则集，不仅提高了效率，而且大大降低了对操作员的要求。另外该软件还提供了一些辅助分类以及统计分析功能。

决策树分类作为一种基于空间数据挖掘的知识发现的监督分类方法，它通过决策学习过程得到分类规则并对遥感影像进行分类，突破了以往分类树或分类规则的构建要利用分类者的生态学和遥感先验知识的确定。而C5.0算法作为最为前沿的决策树算法，目前尚没有一款基于它的遥感影像分类软件。基于此，我们以C5.0决策树算法为基础，通过算法改进，创建了适用于遥感影像分类的决策树算法GLC树，进并依托C#+ArcEngine平台设计实现了GLC_Info v1.0，该软件具有指数变换、样本点的选取、训练集的生成、规则集的建立、影像分类、分类图后编辑等一系列功能，通过这些功能我们为广大用户提供了一款简洁、实用、快速、高精度的遥感影像分类软件。

优胜 它是什么？ HySure是一种将高光谱遥感影像与多光谱或全色影像融合的算法。 这组MATLAB文件实现了以下方法中描述的方法 [1] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。Almeida和J. Chanussot，“高光谱图像超分辨率：保留边缘的凸公式”，IEEE国际。 Conf。 图像处理，巴黎，2014年。 [2] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。Almeida和J. Chanussot，“通过基于子空间的正则化实现高光谱图像超分辨率的凸公式”，IEEE Trans。 Geosci。 遥感，卷。 53号2015年6月，第3373-88页，第6页。 有关复制条件，请参见文件LICENSE。 请向报告任何建议或更正 发布日期 2015年2月18日 在哪里可以找到它？ 如何使用它？ 有三个文件夹，其中包含： 'demos': MATLA

选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.

多光谱遥感影像特征提取是保证图像分类结果精度的关键,文中介绍了多光谱遥感影像特征提取的两种主要方法。通过实验证明:KPCA较PCA具有更好的数据压缩和降维效果,影像特征提取效果优势明显。

基于Oracle多分辨率遥感影像数据库的设计.pdf

基于python对遥感影像的非监督分类

基于python对遥感影像进行图像增强拉伸以及直方图均衡化

这代码主要是用于遥感影像的主成分变换，实现遥感影像的信息分离

今天小编就为大家分享一篇利用python GDAL库读写geotiff格式的遥感影像方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧