一、实验目的 熟悉遥感影像监督分类和非监督分类的主要方法 熟练ENVI分类处理流程和主要步骤 掌握ENVI ROI工具和面向对象分类工具 二、实验基本要求 认真阅读和掌握本实验的程序。 上机操作本模块的运行和应用。 保存与记录实验结果,并进行分析总结。 实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果(图或表等)。 三、实验时间和...
实验七 遥感图像分类 一、实验学时 2 学时 二、实验目的 1. 掌握图像动态链接显示(Dynamic Overlay)的建立和取消; 2. 掌握建立 ROI 的方法; 3. 掌握遥感图像非监督分类的原理与方法; 4. 掌握遥感图像监督分类的原理与方法。 三、实验原理 非监督分类:聚类分析方法。目的是使得属于同一类别的像元之间的距离尽...
实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作 实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作 一、实验目的 熟悉ENVI软件的用户界面,包括ENVI classic和ENVI5.3 熟悉ENVI软件的基本功能模块。 掌握ENVI基本数据输入、输出、存储、显示等操作。 二、实验基本要求 认真阅读和掌握本实验的内容。 保存与记录实验结果,并进行分析总结。 三、...
345软 件envi硬 件电脑实验目的1掌握非监督/监督分类的基本原理2掌握非监督分类-动态聚类法的原理及其实现流程3掌握监督分类-最小距离法的原理及其实现流程4重点了解分类后处理的有关方法主要实验内容一、遥感图像的非监督分类 要求:对多光谱遥感数据“l7etm+_121-032_123457”采用动态聚类法(isodata)进行非监督分类...
实验九遥感图像增强与分类一、实验目的(略)二、实验材料和工具(略)三、实验步骤:(一)图像增强1.进入Mapgis的“图像分析”系统,打开实例图像test(彩色);2.打开“显示”菜单,分别操作“均衡化显示”、“正规化显示”、“平方根显示”、“平方显示”、“线性显示”等,最终选择最佳的一种处理方法,保存图像。(二)图...
它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验知识对每一种类别选取一定数量的训练样本计算机计算每种训练样区的统计或其他信息同时用这些种子类别对判决函数进行训练使其符合于对各种子类别分类的要求随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类...
监督分类是根据已知类别或训练场地提供的样本,通过选择特征参数、建立判别函数,然后把图像中个个像元点规划到给定类中的分类处理。 最大似然法是假定每一类在影像中的概率密度分布呈正态分布,定义从属于某种类别的概率分布集群,然后把待分类像元落入到各类别的条件概率作为判别函数(计算给定像元是属于某一特定类别的似然...
1 实验四遥感图像的非监督分类与监督分类 一、实验目的 1.非监督分类是对数据集中的像元依据统计数字,光谱类似度和光谱距离进行分类,在没 有用户定义的条件下练习使用,在ENVI环境下的非监督分类技术有两种:迭代自组织数据分析技术(ISodata)和K均值算法(K-Means); 2.分类过程中应注意:1)怎样确定一个最优的波段组...
实验内容: ERDAS遥感图像非监督分类。非监督分类 ERDASIMAGINE使用ISODATA算法(基于最小光谱距离公式)来进行非监督分类。聚类过程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平均值:聚类每重复一次,聚类的平均值就更新一次,新聚类的均值再用于下次聚类循环。ISODATA实用程序不断重复,直到最大的循环次数已达到...
二、实验原理 遥感图像的计算机分类原理是模式识别技术。它是以电子计算机为工具来模拟人类的感知和识别智能,是人工智能的一个分支。在客观世界中,每类事物都有其区别于它类事物的独特属性,即具有独特的模式。在遥感数字图像的计算机分类中,我们依据的地物的独特的模式就是不同地物的不同的波谱特性。分类时对各集群的...