本资源包含matlab源码、项目汇报ppt、项目结课报告 该项目包含三个模块,第一块是光谱交叉相关匹配,第二块是遥感影像融合中的遥感影像多光谱与全色IHS融合、第三块是遥感影像分类中的基于ENVI的遥感影像分类
2021-12-31 09:12:00 11.11MB 光谱匹配 遥感影像融合 遥感影像分类
发展中国家城市快速增长正在造成很大的影响 城市规划问题的数量。控制和分析这一点 增长,城市土地利用测绘的新方法和更好的方法 需要。本文提出了一种城市土地利用新方法 映射,其中集成了空间度量和纹理分析 一个基于对象的图像分析分类。高分辨率 卫星图像用于生成空间和纹理度量 从Random Forest的机器学习算法land- 覆盖分类。最有意义的空间指数是 通过视觉检查选择,然后与图像结合 和纹理值来生成分类。建议 土地利用测绘方法采用10倍交叉测试, 验证方案,实现92.3%的总体准确性和a 卡帕系数为0.896。这些步骤产生了一个准确 城市土地利用模式,不使用任何人口普查或 辅助资料,并建议合并使用空间 度量和纹理是有希望的城市土地利用测绘 发展中国家。制作的地图可以提供土地 - 使用城市规划人员需要的数据进行有效规划 发展中国家。
2021-12-28 11:53:07 1.4MB 随机森林
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遥感影像分类是影像分析的一个重要内容,它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光谱 信息进行分析,选择特征,并将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像中各个像元划归到子空间去. 目前国内国际上对影像分类的研究主要集中在应用具体的物理的、数学的方法等对影像进行的分类研究方 面[1 - 8 ] ,对于影像分类方法的研究,从不同的方面可以划分为不同的类型. 按照利用图像要素的不同,影像 分类大体可以分为三种:一是基于图像灰度值的分类,二是基于图像纹理的分类,三是基于多源信息融合的 分类[9 ] . 用计算机对影像进行分类应用的主要是模式识别技术,根据具体应用的数学方法不同又可分为:统 计法(决策分类法) 、语言结构法(句法方法) 、模糊法以及神经网络法. 在影像分类过程中,根据是否已知训练 样本的分类数据,影像分类方法又可以分为监督分类和非监督分类. 本文主要从分类原理、分类过程、分类方 法等方面来探讨这两种分类方法的区别与联系.
2021-12-13 12:15:59 184KB 影像分类;监督分类;非监督分类
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基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究,张建平,王崇倡,采用BP神经网络进行遥感影像分类,可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。然而,BP网络自身也存在着�
2021-12-01 20:57:46 562KB 首发论文
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[ArcGIS批处理] MOD04 | 影像分类(Arcpy)+抽取子集+投影+融合。博文链接:https://geodoer.blog.csdn.net/article/details/98848490。【内容介绍】①将一个文件夹下的文件按照【一定的规则】分流到不同文件夹下;②对一组数据进行批量抽取子集;③对文件夹下的所有数据进行定义投影;④对文件夹下的所有数据投影到指定坐标(UTM50N);⑤对文件夹下的所有栅格数据进行拼接
2021-11-30 22:09:26 97KB ArcGIS批处理 MOD04 影像分类 抽取子集
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文献Classification_of_remote_sensed_images_using_random_forests_and_deep_learning_framework译文
2021-11-22 16:09:03 2.36MB 遥感影像分类 Classificati
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粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择
2021-11-18 19:49:24 418KB 研究论文
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基于光谱和纹理的SVM遥感影像分类研究,丁允静,,遥感图像分类是遥感应用的基础问题,目前遥感图像的分类方法多为计算机自动分类方法,由于
2021-10-30 19:21:31 448KB 首发论文
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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。
2021-10-24 09:49:44 6.3MB 决策树 C5 遥感 GLC
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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。
2021-10-24 09:45:50 2.11MB 决策树 C5.0 分类 遥感
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