遥感影像分类代码(遥感影像分类基本流程)

本篇文章给大家谈谈遥感影像分类代码，以及遥感影像分类基本流程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、遥感数据的分类
• 2、quickbird遥感影像如何区分草地和林地
• 3、遥感图像分类法
• 4、如何用Matlab进行神经网络的遥感影像分类?
• 5、知识库构建
• 6、遥感图像的种类

遥感数据的分类

1、遥感数据包括很多种类，一般的最原始的数据是正射影像。一般情况下，影像都是栅格数据，比如.img格式。而带有几何、拓扑参数的数据，是矢量数据，如.shp，.e00格式的。矢量数据一般是进过处理数据，如地形图，专题地图等等。

2、遥感数据分类中常用的分类器有最大似然分类器、最小距离分类器、马氏距离分类器、K-最近邻分类器(K-Nearest neighborhood classifier，K-NN)以及平行六面体分类器(parallelepiped classifier)。

3、)按遥感平台的高度分类大体上可分为航天遥感、航空遥感和地面遥感。

4、。根据工作平台层面区分：地面遥感、航空遥感（气球、飞机）、航天遥感（人造卫星、飞船）。2。根据工作波段层面区分：紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感、多波段遥感。3。

5、由于其空间分辨率高，故图像信息丰富。因地面覆盖范围仅为60 km，相当于TM的1/3，单位成本高，故虽然是1∶25万遥感填图的理想数据源，但受价格影响，实际应用难度较大。

6、对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。

quickbird遥感影像如何区分草地和林地

1、根据热红外影像解译标志，白天林地呈暗灰至灰黑色，晚上呈浅灰色调，草地在夜晚呈黑色调或暗灰色调。根据TM5加彩色合成，林地呈暗红色调，山体地体感强，山脊呈红里带黑色调，草地呈紫色斑块状、条带状影像。

2、既然都是树木，光谱当然比较接近，用普通的传感器是难以区分的，鉴于土壤、空气、树种等因素，高光谱可以实现区分。但你将的监督分类我懂，实现不了这个目的，主要靠人工分类或给个距离上的权重。

3、淡黄色代表一般耕，深黄色代表基本农田，淡绿色代表草地。深绿色代表林地，深红色代表城镇。粉红色代表农村居民点，蓝色代表水域。淡紫色代表特殊用地，蓝绿色代表设施农用地，橘黄色代表交通运输用地。灰色代表自然保留地。

4、应该是红色的，因为你多选用的近红外是红色的。 这个假彩色合成方案色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。不过看你问这个问题，应该是非专业的遥感人员了。

5、图像融合可以提高分辨率，就是拿分辨率高的全色波段与多光谱波段融合。另外做一些增强，选择适当的波段组合也很重要。水体和山体阴影也会分到一块？是不是你设的类太少了？这两者应该很好分，直接用监督分类都能分出来。

遥感图像分类法

用于图像分类的数学理论目前有3个分支：统计图像分类、专家系统分类和模糊分类。

常用的信息提取方法是遥感影像计算机自动分类。首先，对遥感影像室内预判读，然后进行野外调查，旨在建立各种类型的地物与影像特征之间的对应关系并对室内预判结果进行验证。

常用的遥感数据的专题分类方法有多种，从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等；从是否需要训练数据方面，又可以分为监督分类器和非监督分类器。

富Fe-Al片麻岩分布较广与条带状混合片麻岩在一起，但分类图界线与实地界线也能吻合。正长花岗岩和花岗伟晶岩两种岩脉的颜色和矿物成分相似，遥感图像难于区分，划归同一类。

(1)在ENVI主菜单栏中选择“ClassificationSupervisedMinimum Distance”，在分类输入文件对话框中选择待分类遥感影像，打开“Minimum Distance”对话框，如图174所示。

如何用Matlab进行神经网络的遥感影像分类?

你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。

建神经网络要确定好神经网络的输入的个数，输出个数，然后根据想要实现的功能选择神经网络。

第一步：建立图像类别集合 将图像分割成训练子集和测试子集。利用imageDatastore函数来存储训练分类器的图像。可以利用splitEachLabel函数将图像分割成训练数据和测试数据。

给你一个实例，希望通过该例子对实现神经网络应用有一定的了解。

Private Functions -- 私有函数 Anonymous Functions -- 匿名函数 提供了一种快速定义简单函数的方法，可以在matlab命令框、任何函数、脚本中定义。

知识库构建

1、搭建企业知识库的要点 明确目标和功能：在开始搭建知识库之前，需要明确知识库的目标和功能，以便选择适合的知识库软件和制定相应的工作计划。确定范围和内容：企业应确定知识库的范围和内容，以便对知识进行分类和整理。

2、传统知识管理运营在初始构建知识库时召集人力录入、编辑现有内容，耗时耗力，在有行政命令时员工才参与进来，导致无法有效盘活知识，知识利用率很低。

3、直到后来参加一次写作训练营，为了完成作业，我打开了框架群，才发现里面深藏了太多的宝藏。里面介绍了一本书，名字叫《学习力颠覆职场学习的高效方法》，书中讲了知识体系框架对于我们建立自己知识库的重要性。

4、使知识管理的价值发挥到最大，是OhwYaa知识社区一直追求的目标，而这个目标是从每一个小的功能点的不断改良与优化积累而成。

5、而的知识管理作为达成战略目标的一个核心支持工具，必须紧紧围绕着战略地图展开。

6、知识库建设是知识管理实施中的一项重要内容，有效的知识库建设必须遵循以下的五个步骤。该步骤也可以用来分析和评估企业知识库建设的问题与解决方案。第一步：确定要管理的知识。

遥感图像的种类

此外，还可以派生出如线性构造等密度图、线性构造交切点统计图。另一类是把上述构造解译成果，叠加在遥感图像上，构成遥感影像构造图。

在遥感应用中有按遥感平台类型分称航天、航空、地面遥感图像；按影像记录的电磁波波段分为紫外、可见光、近红外、热红外、微波图像和多波段、超多波段图像；按影像比例尺有大中、小比例尺图像。

遥感数据包括很多种类，一般的最原始的数据是正射影像。一般情况下，影像都是栅格数据，比如.img格式。而带有几何、拓扑参数的数据，是矢量数据，如.shp，.e00格式的。矢量数据一般是进过处理数据，如地形图，专题地图等等。

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