在遥感地学领域中,K-means聚类算法被广泛应用于图像分类、土地覆盖分类以及变化检测等任务。该算法通过对遥感图像的像素值进行处理,将每个像素视为一个多维特征向量,然后根据其光谱特征将其分配到预设的类别中。 本文采用Landsat 7影像作为演示数据,利用K-means进行聚类分析,采用CH分数确定最佳聚类数。 2 数据导入 主要...
首先,在遥感影像分类工具栏中选择下拉框,选中我们需要进行分类的遥感影像。 接下来,点击遥感影像分类工具栏右侧的“Training Sample Manager”按钮。 随后,将弹出如下所示的“Training Sample Manager”窗口。 接下来,我们在遥感影像分类工具栏中选择“Draw Polygon”选项。 随后,...
一、遥感图像分类的流程 遥感图像分类的流程通常包括以下几个步骤:数据收集、数据预处理、特征提取、分类算法选择、分类模型训练和评估等。 首先,数据收集是遥感图像分类的前提,可以通过卫星采集或航空摄影等方式获取图像数据。接下来,需要对原始数据进行预处理,包括大气校正、辐射定标、几何校正等,以确保数据的准确性和可...
算法概述 多标签遥感图像分类算法是一种将遥感图像中的像素或区域分类为多个地物类别的技术。该算法基于机器学习、深度学习等算法，通过训练大量标注的遥感图像数据集，学习地物特征与类别之间的关系，实现多标签分类。多标签遥感图像分类算法的应用场景包括土地利用分类、植被分类、水体提取等。02 多标签遥感图像分类算法...
该算法运算步骤如下: a 随机生成 k 个初始点作为质心; b 将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个群集中; c 将各个集群中的数据求平均值,作为新的质心,重复上一步,直到所有的集群不再改变时终止。由于其简单性,K-means 被广泛用于无监督的遥感图像分类。K-means 算法易于理解,复杂度低,能够在短时间内...
一、高光谱遥感图像分类算法的基本原理 高光谱遥感图像分类的基本原理是基于地物光谱的差异来实现分类任务。每个地物在光谱上都有独特的反射特性,这使得地物在高光谱遥感图像上呈现出不同的光谱特征。因此,通过分析这些光谱特征,可以将图像中的像素点归类为不同的地物类别。 二、高光谱遥感图像分类的方法 目前,主要的高...
在遥感图像分类中,最常用的算法是基于机器学习的方法。机器学习是一种通过从数据中学习规律,从而实现自动决策和预测的方法。在遥感图像分类中,机器学习算法可以通过训练样本来学习地物的特征,然后根据学习到的规律对图像进行分类。常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。 支持向量机是一种常用的机...
常见的卫星遥感图像目标检测算法包括基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。 基于特征的方法是利用图像中目标物体的一些特征进行检测,如颜色、纹理、形状等。这些特征可以通过数学模型进行提取,并通过特定的分类器进行目标检测。然而,由于特征的提取和选择通常需要人工干预,这种方法存在一定的主观性和局限...
遥感图像分类是一项具有挑战性的任务,因为遥感图像中的类别多样性和复杂性。而监督分类算法则是实现遥感图像分类的关键工具之一。下面将介绍几种常见的监督分类算法及其在遥感图像分类中的应用。 1.支持向量机(SVM) 支持向量机是一种常见的监督分类算法,其基本思想是将样本空间映射到一个高维特征空间,并在该特征空间中...
多光谱遥感图像分类算法是指运用机器学习方法对多光谱遥感图像中的特征进行学习和分类的一种算法。其基本思想是通过测量地球自然和人造物体反射或辐射出的电磁波的能量,形成具有不同波长和频率的多光谱图像,从而获取图像数据。通过对多光谱图像数据的处理和分析,可以提取具有代表性的信息,为不同地物的快速识别和分类提供...