非監督分類方法,是在沒有先驗類別(訓練場地)作為樣本的條件下,即事先不知道類別特徵,主要根據像元間相似度的大小進行歸類合併(將相似度大的像元歸為一類)的方法。
基本介紹
- 中文名:非監督分類方法
- 出處:遙感導論
非監督分類方法,是在沒有先驗類別(訓練場地)作為樣本的條件下,即事先不知道類別特徵,主要根據像元間相似度的大小進行歸類合併(將相似度大的像元歸為一類)的方法。
非監督分類方法,是在沒有先驗類別(訓練場地)作為樣本的條件下,即事先不知道類別特徵,主要根據像元間相似度的大小進行歸類合併(將相似度大的像元歸為一類)的方法。根據待分類樣本特徵參數的統計特徵,建立決策規則來進行分類。而不...
又稱積群分析、點群分析。是套用機率統計原理進行數字分類的一種非監督分類方法。詞目: 空間積群法。 英文: spatial clustering。 釋文:它是依據在多維空間具有相近的數字特徵的樣本,集合於一定的空間範圍而形成點群,並反映其內在相似性這一原理,用數字處理方法把大量數據按空間分布劃分為若干點群,使每一點群與某一...
SSL從產生以來,主要用於實驗室中處理人工合成數據,未來的研究一方而需要討論SSL可以顯著提高哪些學習任務的性能,拓展SSL在現實領域的實際套用,另一方而需要制定出一個統一的令人信服的SSL方法的使用規程。此外,有許多的半監督分類方法,而對半監督回歸問題的研究比較有限。未來有待繼續研究半監督分類和半監督回歸之間...
重點闡述面向對象遙感影像分析在分割、特徵選擇、監督分類、變化檢測等方面的不確定性機理,並介紹面向對象遙感影像分析的研究進展,定量分析相關的監督分類文獻。第二部分:第7~11章為分類模型最佳化方法。主要闡述主動學習、深度學習等前沿技術在面向對象監督分類中的套用,並介紹精度評估方法和面向對象非監督分類方法。圖書...
4 地表覆蓋分類基本原理與方法 4.1 目視解譯 4.2 監督分類 4.3 非監督分類算法 4.4 人工神經網路 4.5 卷積神經網路 5 地表覆蓋分類語義分割方法 5.1 卷積層 5.2 池化層 5.3 卷積神經網路模型的構建 5.4 語義分割編碼-解碼結構 5.5 語義分割特徵提取方法 5.6 語義分割後處理方法 5.7 訓練樣本的...
第11章圖像分類 11.1 背景知識 11.2 分類原理 11.2.1 類型 11.2.2 流程 11.3 分類方法 11.3.1 監督分類 11.3.2 非監督分類 11.3.3 決策樹分類 11.3.4 面向對象分類 11.4 分類後處理 11.4.1 主/次要分析 11.4.2 聚類處理 11.4.3 過濾處理 11.4.4 其他的分類後處理 11.5 精度評價...
第9章 專題分類 9.1 概述 9.2 分類流程 9.2.1 圖像尺度和解析度的重要性 9.2.2 相似度概念 9.2.3 硬分類和軟分類的比較 9.3 特徵提取 9.4 分類器訓練 9.4.1 監督分類 9.4.2 非監督分類 9.4.3 監督分類和非監督分類的混合訓練 9.5 非參數化分類器 9.5.1 分級分片算法 9.5.2 直方圖...
監督分類,首先要從欲分類的圖像區域中選定一些訓練樣區,在這樣訓練區中地物的類別是已知的,用它建立分類標準,然後計算機將按同樣的標準對整個圖像進行識別和分類。它是一種由已知樣本,外推未知區域類別的方法;非監督分類是一種無先驗(已知)類別標準的分類方法。對於待研究的對象和區域,沒有已知類別或訓練樣本...
數字圖像計算機自動識別方法有:(1)監督分類方法;(2)非監督分類方法。遙感圖像與GIS的聯合處理方法 遙感圖像與GIS(地理信息系統)聯合的主要媒介是電子計算機,電子計算機由硬體和軟體兩部分組成,所以,遙感圖像與GIS聯合是硬體和軟體的同時接口。從硬體接口看,只要遙感圖像是可以輸入和輸出的系統,就可以按照計算機...
監督分類,首先要從欲分類的圖像區域中選定一些訓練樣區,在這樣訓練區中地物的類別是已知的,用它建立分類標準,然後計算機將按同樣的標準對整個圖像進行識別和分類。它是一種由已知樣本,外推未知區域類別的方法;非監督分類是一種無先驗(已知)類別標準的分類方法。對於待研究的對象和區域,沒有已知類別或訓練樣本...
非監督分類又稱自適應法,僅利用圖象數據的統計性質作為分類基礎。用計算機來規定分類範疇。這種方法在那些分析人員缺乏獨立信息的地方識別圖象是有潛力的。信息提取 多波段的信息提取主要集中於:色調信息提取;紋理信息提;信息融合。其中,對於色調信息提取,主要是採用一些增強處理,擴大圖像中地物間的灰度差別,以突出...
最小距離判別法,這種方法要求對遙感圖像中每一個類別選一個具有代表意義的統計特徵量(均值),首先計算待分像元與已知類別之間的距離,然後將其歸屬於距離最小的一類。概念 最小距離判別類似於非監督分類中介紹的聚類方法,以模式點(象元)與均值點在特徵空間(模式空間)中的距離為主要判別依據。不同的是,最小距離...
因此,研究遙感信息的智慧型化提取方法對於提高遙感信息的提取精度和效率具有重要意義。遙感圖像分類 遙感圖像分類是遙感圖像處理系統的核心功能之一,也是信息提取的重要環節,它實現了基於遙感數據的地理信息提取,主要包括監督分類,非監督分類,以及分類後的處理功能。非監督分類包括等混合距離法分類等。監督分類包括最小距離分類...
12.1 土地荒漠化信息遙感提取方法概述 12.1.1 人工目視解譯方法 12.1.2 監督分類方法 12.1.3 非監督分類方法 12.1.4 決策樹分層分類方法 12.1.5 人工神經網路分類方法 12.2 荒漠化遙感監測模型 12.2.1 Albedo-NDVI特徵空間及其特性 12.2.2 沙漠化遙感監測差值指數模型(DDI)12.3 稀土...
建模方法 傳統的非監督分類和監督分類是基於統計特徵的對整幅圖像反演的信息模型,但其僅僅利用了最直接的光譜信息,而後來在傳統方法基礎上加入的空間特徵和知識數據,實質上是進行初分類的後處理,並未對相應的遙感信息模型進行擴充。在此我們提出一種逆向思維方式來進行地物信息提取,拋開傳統分類方法,即從特定的圖像...
(2) 遙感影像分類 通過比較監督分類和非監督分類, 由於中巴地球1號衛星的影像解析度為19.5米, 地物之間有很多相似特徵, 如果採用沒有人工前期干預的非監督分類則會有很大誤差, 例如耕地和林地有很多的誤判等問題, 所以要放棄非監督分類, 選擇由人工干預的監督分類。而監督分類有兩種操作方法:第一種: 對五種地物...
遙感圖像自動判讀是根據遙感圖像數據特徵的差異和變化,通過計算機處理,自動輸出地物目標的識別分類結果。它是計算機模式識另Ⅱ技術在遙感領域的具體套用,可提高從遙感數據中提取信息的速度與客觀性。自動判讀的方法主要包括監督分類法和非監督分類法。優點 1.再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理(光學處理)的根本不同...
3.1 解譯方法 53 3.2 圖片解譯中圖像的形式 54 3.3 用於圖片解譯的計算機處理 56 3.4 定量分析導論——分類 58 3.5 多光譜空間和光譜類 59 3.6 用模式識別進行定量分析 60 3.6.1 像素矢量和標號 60 3.6.2 非監督分類 61 3.6.3 監督分類 61 第3章參考文獻 63 習題 63 第4章 輻射增強技術 ...
12.3 模糊分類方法 12.3.1 模糊集合 12.3.2 模糊關係 12.3.3 模糊分類 12.3.4 基於模糊關係的模式分類 12.3.5 模糊聚類方法 12.3.6 改進的模糊c-均值算法 12.4 神經網路分類方法 12.4.1 人工神經網路基礎 12.4.2 神經網路監督分類方法 12.4.3 神經網路非監督分類方法 12.5 基於廣義圖像的...
對地球表面的遙感圖像數據進行屬性的識別和分類,可以達到識別圖像所對應的實際地物,提取所需地物信息的目的。多光譜遙感圖像分類是以每個像元的多光譜矢量數據為基礎進行的。遙感圖像的特徵包括光譜特徵和紋理特徵,其分類方法有多種,其中基於光譜特徵的統計分類法——監督分類、非監督分類,是最常用的方法。數據處理 1...
本書首先介紹了遙感圖像數據源及特性,之後各章分兩部分內容: 第2章至第7章主要探討遙感圖像處理的基本技術和方法,包括校正和配準、增強、變換等,第8章至第12章主要探討遙感圖像處理的套用技術和方法,包括監督/非監督分類、特徵減少、多源圖像分析處理等。該書以易於讀者理解和套用為宗旨,在側重不同處理技術和...
7.3 非監督分類 166 7.3.1 聚類分析 166 7.3.2 常用的非監督分類算法 168 7.3.3 非監督分類的優缺點 173 7.4 監督分類 173 7.4.1 常用的監督分類算法 173 7.4.2 監督分類的優缺點 183 7.5 面向對象分類 183 7.5.1 面向對象分類方法產生背景 183 7.5.2 遙感影像分割 184 7.5.3 基於...
地圖製作法是指利用各種技術手段來進行地圖的製作。常用的製作方式主要有兩種:①將紙質地圖數位化,由作業員用光筆沿著舊圖上的目標逐點採樣,利用Arc/Info等軟體加工成數字地圖,進入基礎地理信息資料庫。②將遙感圖像經過剔除大氣因素的影響、幾何糾正、精糾正、圖象增強處理、主成分變換、非監督分類、監督分類、空間...
其中,影像的校正與恢復的方法已經比較成熟:影像增強方面成熟的算法已集成於商業化的ERDAS、PCI、ENVI等遙感影像處理軟體,包括輻射增強、空間域增強、頻率域增強、多光譜增強等;影像分類是遙感影像處理定量化和智慧型化發展的主要方面。目前比較成熟的是基於光譜統計分析的分類方法,如監督分類和非監督分類;為了提高基於...