监督分类训练样本选取原则,arcgis监督分类

样本选取方法有哪些 2023-11-18 19:36 970 墨鱼

样本选取方法有哪些

监督分类训练样本选取原则,arcgis监督分类

监督分类(supervised classification)又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通监督分类中训练样本应如何选取(包括训练样本的数量要求及选择原则)? 1、训练场地所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致。2、训练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取，

＞﹏＜ 1、训练场地所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致。2、训练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取，这样才2、训练样本的选取和评估需花费较多的人力时间；3、只能识别训练样本中所定义的类别，从而影响分类结果。4.监督分类监督分类一般是先在图像中选取已知样本( 训练区) 的统计数据，

训练样本类别是像元的集合或者单一波谱，通常的训练区采用ROI来选择，而且应该尽可能的选择纯净的感兴趣区域。在ENVI的监督分类步骤很简单：1、首先打开需要进行构建精度检验的ROI样本需要注意以下几个原则：1.精度检验的ROI样本需要使用高分辨率地表真实遥感影像进行样本重绘2.检验样本应与训练样本相互独立需要用到的工具如图：分类结

简单的说，首先需要从遥感影像上选取具有代表性的训练区作为样本，并进行训练；再依据一定的判别函数与判别准则，对待分像元进行类别判定。监督分类可分两个基本步骤：选择训练样本和提监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先

光谱角分类步骤与其他监督分类方法一样，首先选择训练样本，然后比较训练样本与每一像素之间的光谱向量之间的夹角，夹角越小表明越接近训练样本的类型。因此，分2.可通过逐点采样，也可too划区域采样（尽量保证类内的相似性，类间的差异性，选取有代表性的样本，

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标签： arcgis监督分类