envi图像非监督分类,envi遥感影像非监督分类

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一般非监督分类的分类数量比最终分类数量多2—3倍为宜，这样有利于提高分类精度。2、然后进行非监督分类，选择主菜单Classification /Unsupervised 然后会看到两种非监督分类ENVI新机器学习工具包，可以对栅格数据进行快速分类，如异常检测、监督分类和分监督分类；也可以在一个或多个数据上选择样本，生成训练模型，并用该模型对其他图像进行分类；还可以使用E

1、envi图像非监督分类实验报告

(＊?↓˙＊) 二、利用ENVI进行监督分类的操作(以最大似然法和SVM为例) 1.导入待分类影像Data Manager-->Open-->导入影像Data Manager导入影像2.选取ROI (1)工具栏-->ROI ROI工具栏(标红) (2)本期来介绍一下利用ENVI进行IsoData非监督分类操作流程。一、加载遥感影像从Data Manager中加载遥感影像。二、IsoData Classification Classification-->Unsupervised Classification-->I

2、envi的非监督分类

暂无简介文档格式：.doc 文档大小：2.18M 文档页数：26页顶/踩数：0/0 收藏人数：1 评论次数：0 文档热度：文档分类：待分类envi遥感图像监督分类与非监督非监督分类一般可分为四个步骤：执行非监督分类、类别定义、合并子类和评价结果。一)执行非监督分类ENVI有ISODATA和K-Means两种非监督分类方法。1.ISODATA非监

3、envi5.1非监督分类

ENVI自带的非监督分类测试情况最近写了两个关于遥感图像的简单的非监督分类算法KMEAN和ISODATA,发现结果和ENVI的一直有差异，而且还蛮大的，找了好久也没有找到原因。于是用PSENVI自带的非监督分类测试情况，最近写了两个关于遥感图像的简单的非监督分类算法KMEAN和ISODATA,发现结果和ENVI的一直有差异，而且还蛮大的，找了好久也没有找到原因。于是用PS自己绘制了一个简单的

4、envi5.3非监督分类步骤

非监督分类，又称“聚类分析或者点群分析”。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对图像地物获取先验知识，仅依靠图像上不同地物光谱信息进行特征提取，在统计非监督分类：也称为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。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行