遥感影像监督分类有什么好的方法
来源:学生作业帮 编辑:大师作文网作业帮 分类:综合作业 时间:2024/09/24 23:27:55
遥感影像监督分类有什么好的方法
最好能说出具体操作步骤
最好能说出具体操作步骤
根据已知训练区提供的样本,通过计算选择特征参数,建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类
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,通过选择特征参数,求出特征参数作为决策规则,建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类,是模式识别的一种方法.要求训练区域具有典型性和代表性.判别准则若满足分类精度要求,则此准则成立;反之,需重新建立分类的决策规则,直至满足分类精度要求为止.常用算法有:判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等.
1、选择训练区(代表性,完整性,多个样区)
2、提取统计信息(进行多元统计分析,训练样本的有效评价,样本纯化)
3、选择合适的监督分类算法(平行算法,最小距离法,最大似然法(至今应用最广),波谱角分类法)
4、计算机自动分类
5、分类精度评价(非位置精度,位置精度--混淆矩阵)
优点:
1、 可充分利用分类地区的先验知识,预先确定分类的类别;
2、 可控制训练样本的选择,并可通过反复检验训练样本,以提高分类精度,避免分类中的严重错误
3、 避免了非监督分类中对光谱集群组的重新归类.
缺点:
1、人为主观因素较强;
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.
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,通过选择特征参数,求出特征参数作为决策规则,建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类,是模式识别的一种方法.要求训练区域具有典型性和代表性.判别准则若满足分类精度要求,则此准则成立;反之,需重新建立分类的决策规则,直至满足分类精度要求为止.常用算法有:判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等.
1、选择训练区(代表性,完整性,多个样区)
2、提取统计信息(进行多元统计分析,训练样本的有效评价,样本纯化)
3、选择合适的监督分类算法(平行算法,最小距离法,最大似然法(至今应用最广),波谱角分类法)
4、计算机自动分类
5、分类精度评价(非位置精度,位置精度--混淆矩阵)
优点:
1、 可充分利用分类地区的先验知识,预先确定分类的类别;
2、 可控制训练样本的选择,并可通过反复检验训练样本,以提高分类精度,避免分类中的严重错误
3、 避免了非监督分类中对光谱集群组的重新归类.
缺点:
1、人为主观因素较强;
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.
我也是学地理的.想请问下,遥感影像分类除了监督和非监督法还有什么方法吗?用erdas怎么操作?
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