1樓:匿名使用者
你是想問怎麼分類 怎麼做呢
還想想問原理了啥的內?
遙感影象分類。
監督分類和 非監督分類這兩大類。
不過目前有一款 易康軟體,號稱自動分類 精度能達60%到80%。
物件導向遙感影象分類和基於畫素分類方法的相比較的區別有那些?
2樓:匿名使用者
這個問題比較大,寫本書都沒什麼問題。我簡單講吧,就是分類的尺度不同。物件導向是基於設定的地物單元分類,考慮多種因素的綜合關係,畫素一般僅僅針對畫素本身的灰度值分類。
3樓:匿名使用者
基於畫素的分類方法只利用到了畫素的光譜資訊(可理解為灰度值),待識別物件的紋理形態等空間結構形態資訊未加以利用。當幾種待識別的光譜資訊接近,紋理或形狀不一時,若採用基於畫素的方法易導致錯分。
遙感資料的分類
4樓:趙文星空絮雨
傳統的基於畫素的遙感影像處理方法都是基於遙感影像光譜資訊極其豐富,地物間光譜差異較為明顯的基礎上進行的。對於只含有較少波段的高解析度遙感影像,傳統的分類方法,就會造成分類精度降低,空間資料的大量冗餘,並且其分類結果常常是椒鹽影象,不利於進行空間分析。為解決這一傳統難題,模糊分類技術應運而生。
模糊分類是一種影象分類技術,它是把任意範圍的特徵值轉換為 0 到 1 之間的模糊值,這個模糊值表明了隸屬於一個指定類的程度。通過把特徵值翻譯為模糊值,即使對於不同的範圍和維數的特徵值組合,模糊分類能夠標準化特徵值。模糊分類也提供了一個清晰的和可調整的特徵描述。
對於影像分類來說,基於像元的資訊提取是根據地表一個像元範圍內輻射平均值對每一個像元進行分類,這種分類原理使得高解析度資料或具有明顯紋理特徵的資料中的單一像元沒有很大的價值。影像中地物類別特徵不僅由光譜資訊來刻畫的,很多情況下(高解析度或紋理影像資料)通過紋理特徵來表示。此外背景資訊在影像分析中很重要,舉例來說,城市綠地與某些溼地在光譜資訊上十分相似,在物件導向的影像分析中只要
明確城市綠地的背景為城市地區,就可以輕鬆地區分綠地與溼地,而在基於像元的分類中這種背景資訊幾乎不可利用。物件導向的影像分析技術是在空間資訊科技長期發展的過程中產生的,在遙感影像分析中具有巨大的潛力,要建立與現實世界真正相匹配的地表模型,物件導向的方法是目前為止較為理想的方法。物件導向的處理方法中最重要的一部分是影象分割。
5樓:小圃明月
一.按輻射源分類
1.被動遙感(無源遙感):探測儀器直接接收記錄地物反射來自太陽的電磁波或者地物自身發射的電磁波,即電磁波來自天然輻射源——太陽或地球。
2.主動遙感(有源遙感):感測器本身攜帶的人工電磁輻射源向地物發射一定能量電磁波,然後接受地物反射回來的電磁波。
二.按電磁波段分類
1.紫外遙感
2.可見光遙感
3.紅外遙感
4.微波遙感
5.多波段遙感(可見光——紅外)
6樓:左海一舟
要做什麼的呢?
遙感地圖還是其他的什麼東西?
是要做識別嗎?
7樓:匿名使用者
樓主,分類什麼的可能並不是主要,得知道遙感資料**以及怎麼解譯這個關鍵...
遙感影像分類中,什麼是物件導向分類???
8樓:匿名使用者
傳統的基於畫素的遙感影像處理方法都是基於遙感影像光譜資訊極其豐富,地物間光譜差異較為明顯的基礎上進行的。對於只含有較少波段的高解析度遙感影像,傳統的分類方法,就會造成分類精度降低,空間資料的大量冗餘,並且其分類結果常常是椒鹽影象,不利於進行空間分析。為解決這一傳統難題,模糊分類技術應運而生。
模糊分類是一種影象分類技術,它是把任意範圍的特徵值轉換為 0 到 1 之間的模糊值,這個模糊值表明了隸屬於一個指定類的程度。通過把特徵值翻譯為模糊值,即使對於不同的範圍和維數的特徵值組合,模糊分類能夠標準化特徵值。模糊分類也提供了一個清晰的和可調整的特徵描述。
對於影像分類來說,基於像元的資訊提取是根據地表一個像元範圍內輻射平均值對每一個像元進行分類,這種分類原理使得高解析度資料或具有明顯紋理特徵的資料中的單一像元沒有很大的價值。影像中地物類別特徵不僅由光譜資訊來刻畫的,很多情況下(高解析度或紋理影像資料)通過紋理特徵來表示。此外背景資訊在影像分析中很重要,舉例來說,城市綠地與某些溼地在光譜資訊上十分相似,在物件導向的影像分析中只要
明確城市綠地的背景為城市地區,就可以輕鬆地區分綠地與溼地,而在基於像元的分類中這種背景資訊幾乎不可利用。物件導向的影像分析技術是在空間資訊科技長期發展的過程中產生的,在遙感影像分析中具有巨大的潛力,要建立與現實世界真正相匹配的地表模型,物件導向的方法是目前為止較為理想的方法。物件導向的處理方法中最重要的一部分是影象分割。
遙感數字影象處理問題,謝謝!
9樓:匿名使用者
此影象濾波,平滑處理。光滑的一般使用的模板,因為模板本身的大小,所以處理的邊緣小於。通常被忽略的邊緣線柱。
如3 * 3模板,5 * 5加兩行新增一行。請注意,新增行和列時,沒有同時增加,訂單總額,因此成為6 * 5 * 5加一排,加1變為6 * 6,就是這樣,我希望你能有所幫助。
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