基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。本专题以ENVI5.3及以上版本的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成：监督分类 非监督分类 分类后处理 监督分类 图1监督分类步骤 1
基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类,这类分类方法适合于中低分辨率的数据,根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI5.3及以上版本的监督与非监督分类的实际操作为例,介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成: 监督分类 非监督分类 分类后处理 监督分类 ...
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,在统计特征的差别来达到分类的目的,最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。 加载实验图像 打开非监督分类对话框IsoData 或者 K‐Means。这里...
非监督分类定义:是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识,仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律,随其自然地进行盲目的分类。 原理:遥感图像上的同类地物在相同的表面结构特征、植被覆盖、光照等条件下,一般具有相同或相近的光谱特征,从而表现出某种内在的相似性,归属于同一个光谱空间区域,不同的地物,光谱信息特征...
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)信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法...
基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类,这类分类方法适合于中低分辨率的数据,根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI5.3及以上版本的监督与非监督分类的实际操作为例,介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成: ...
监督分类是利用已知标签的训练数据构建模型,对未标记数据进行分类;非监督分类是无标签数据中根据数据特征自动分组。区别在于监督分类依赖预定义标签,非监督分类不需要标签且基于数据内在结构。 监督分类的定义核心是使用带标签的训练集,模型通过学习输入与输出标签的映射关系进行分类,适用于已知类别场景。非监督分类无需标签...
（1）非监督分类的思想 非监督分类方法的主要思想是聚类，利用事先定义的参数确定特征空间中类别的位置，然后确定单个像元是否属于某个类别。（2）聚类过程 l一般的聚类算法是先选择若干个点作为聚类的中心；l每一中心代表一个类别，按照某种相似性度量方法(如最小距离方法)将各点归于各聚类中心所代表的类别，形成...
监督分类需要已知训练样本和标签,非监督分类无需先验知识;监督分类通过训练建立分类模型,非监督分类通过数据相似性自动分组;监督分类结果有明确类别含义,非监督分类需人工解释类别意义。 区别对比可分三个维度:1. 数据要求:- 监督分类:需要带标签的训练样本(每个样本有明确的类别标识)- 非监督分类:只需原始数据,无需...
与监督分类不同,非监督分类不需要输入数据标签或先验类别,因此适用于无法或难以获得类别标签的数据分析任务。非监督分类是基于数据本身的特征对其进行分组或分类,其目的是在不知道数据属于哪个类别的情况下,找到数据内在的规律、结构或模式。 跟据不同的分类方式,非监督分类可分为层次聚类、K‐均值聚类、密度聚类、基于...