RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，从谷歌地球收集的图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖，其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样，1:700,1:1300,1:2600,1:5200，四个尺度各100张。该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。
2023-07-11 10:30:11
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针对传统分类方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时效果不佳的缺点，结合分层思想的树分类技术，对广泛用于数据挖掘模型中的CART决策树算法进行改进，提出了一种基于人机交互的决策树算法，将其应用到遥感图像自动分类中，具有很好的弹性和鲁棒性，且分类结构简单明了，达到了更好的分类效果。以VC 6.0作为开发工具，定义了一种特殊的数据结构，实现了该分类系统。实践表明，该系统具有很好的稳定性和交互性，实用性较强。
2022-12-02 09:06:49
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一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。 一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。
2022-06-08 21:46:56
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遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义。为了提高高光谱遥感图像分类精度，本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法。该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合，然后使用AdaBoost分类器集成算法对特征进行分类。首先，该方法使用主成分分析对高光谱数据降维，并提取图像的纹理特征和直方图特征，然后将三种特征归一化；最后使用AdaBoost集成分类方法对高光谱遥感数据分类。实验结果表明，相比于单个特征分类，该方法可取得较高的分类精度。
2022-05-23 16:33:45
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一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。 一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。
2022-05-01 20:41:40
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一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。 一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类，里面有数据，可以直接执行。
2022-05-01 16:39:03
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