【遥感微课堂】监督与决策树分类

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遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异(反映地物的光谱信息)及空间变化(反映地物的空间信息)来表示不同地物的差异,这是区分不同影像地物的物理基础。
遥感影像分类就是利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别,然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息,从而实现遥感影像的分类,即信息提取。
根据方法类型划分为以下几种信息提取种类:
图:遥感信息提取方法
每一种方法都有各自的适用范围,人工解译:适用定性信息的提取,也就是在图像上通过肉眼能分辨的信息;基于光谱的计算机分类,对于中低分辨率的多光谱影像效果明显(小于10米);基于专家知识的决策树分类:需要多源数据支持;面向对象分类方法:随着高分辨率影像的出现而发展起来的;地物识别与地表反演:定量信息提取,需要模型的支持;变化监测:多时相影像支持;地形信息提取,需要立体像对的支持。
表:传统基于光谱、基于专家知识决策树与基于面向对象的影像分类对比表

本专题学习监督分类和基于专家知识决策树
文章来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0101b9o8.html

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