非监督分类

遥感图像分类与识别_知识点总结

遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较
IAz-·2024-01-14 05:21

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

前言上一节中介绍了非监督分类，今天就详细介绍一下监督分类与精度验证。
静观云起·2024-01-07 19:22

机器学习基础整理(第2章) - 模式分类

基础模型-模式分类器监督和非监督分类器贝叶斯决策规则最小误差(MinimumError)最小风险(MinimumRisk)最小损失和最小风险的关系Neyman-Pearson决策规则判别函数(DiscriminantFunction
王踹踹·2023-12-26 08:40

遥感图像分类

利用先验知识的顺序：监督分类非监督分类划分概率是否为100％：硬分类
何同尘·2023-12-24 02:33

栅格数据的空间分析——多元分析

1.ISO聚类：ISO（InteractiveSelf-organization）聚类，即迭代式自组织聚类方法，是最常用的非监督分类算法。
进击的码农设计师·2023-12-04 02:44

geemap学习笔记018：非监督分类

前言非监督分类是遥感影像中非常常用的一种分类方式，下图是EarthEngine中常用的聚类方法，本节就以landsat8数据为例，采用ee.Clusterer.wekaKMeans()方法进行聚类分类。
静观云起·2023-12-02 04:37

geemap学习笔记 06 geemap 非监督分类案例

文章目录前言一、非监督分类介绍1.定义2.分类方法介绍二、geemap中非监督分类详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.检查影像属性4.选取训练数据（聚类中心点）5.训练集群（聚类中心点）6
弈落馨·2023-11-27 10:03

GEE案例——指定区域纯净森林提取分析（红和近红外波段）阈值法提取森林面积

2.影像分类：利用监督分类或非监督分类方法，将图像中的像素点分为不同的类别。其中，森林区域应该是其中的一个类别。3.像元连
此星光明·2023-10-20 09:58

Google Earth Engine（GEE）——非监督分类案例分析（森林非森林核其它）

本教程的主要目的是实现指定区域的森林非森林的分类，而样本点的选取都是随机选取的，我们加入的变量则按照DEM中的阴影和坡度作为参与分类的变量进行分析，最周通过kmeans聚类实现影像的分类.reduceNeighborhood（reducer，内核，inputWeight，skipMasked，优化）将给定的reducer应用于每个像素周围的邻域，由给定的内核确定。如果reducer只有一个输入，它
此星光明·2023-10-19 08:16

生态环境影响评价制图流程

介绍2.2.遥感常用数据3.1.遥感影像分类概述3.2.监督分类3.3.非监督分类3.4.常规遥感影像分类流程3.5.ArcGIS遥感影像分类工作流程4.1.样例环评或者水保
树谷-胡老师·2023-10-16 06:10

Sklearn入门

Scikitlearn也简称sklearn,是机器学习领域当中最知名的python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类
Chen_Chance·2023-10-08 06:52

sklearn库简介与实例

Scikitlearn也简称sklearn,是机器学习领域当中最知名的python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类
VABIS_VHAS·2023-09-19 11:32

如何使用ArcGIS Pro中影像分类工具

ArcGISPro对于影像分类目前提供四种分类方法，包括ISO聚类非监督分类（ISOcluster）、最大释然分类（Maximumlikelihood）、随机森林分类（Randomtree）、支持向量机监督分类
孙同学的一个笔记本·2023-08-23 07:13

【RS】基于规则的面向对象分类

在ENVI中有很多分类工具，如最基础的监督分类（最大似然法、最小距离、支持向量机、随机森林）、非监督分类（K-means、IsoData），还有面向对象、面向过程的提取，亦或是深度学习模块、精准农业模块
RS迷途小书童·2023-07-26 11:32

【机器学习与遥感】sklearn与rasterio实现遥感影像监督分类

在学习遥感的过程中，我们都了解到了监督分类与非监督分类，二者是遥感解译的基础。之前更多的是使用Erdas与ENVI来进行这两种分类。
GIS开发者·2023-06-22 10:13

ArcGIS+人工智能——之机器学习简介

ImageAnalyst中的影像分割和分类工具集训练样本数据计算分割影像属性分类精度评估分类向导工具监督和非监督分类基于对象和基于像素分类向导操作介绍配置分割影像训练分类训练样本分配类重分类器合并类前面我们介绍过
GIS哼哈哈·2023-04-13 06:59

python：使用sklearn预测未知数据（回归），分类，MLP，SVM，RF，KNN，混淆矩阵

Sklearn包含了很多种机器学习的方式，如下表所示:模块英文名模块中文名Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionali
_养乐多_·2023-02-06 08:43

【GDAL+C#聚类分析】基于FCM的图像非监督分类

0引言拿到一幅遥感图像的时候，我们会主动关注什么要素？比如下面这张图，我们一眼就能看出，这块区域分布着公路、植被、楼房、河流等等地物。我们为什么能够不假思索地分辨出这些不同的地物？其实这和我们后天通过学习和观察所积累起来的“经验”有关系。从某种意义上说，我们的双眼“读取了图像”，大脑再利用我们识别不同地物的“经验”，为这幅图像迅速地做了一遍“监督分类”。这里就可以看出来，“监督分类”需要预先经过“
Geoflyme·2023-01-29 14:46

基于Python的K-means简单分类

用Python对卫星数据进行非监督分类，需要GDAL，Numpy和Sklearn，如果查看数据，还需要Matplotlib：importnumpyasnpfromsklearnimportclusterfromosgeoimportgdal
Amyniez·2022-12-31 17:53

一种优雅简洁新颖的聚类算法——局部方向中心性聚类算法

0、前言聚类是一种强大的非监督分类机器学习方法，其根据数据在特征空间中的邻近性挖掘数据背后隐藏的群体分布模式，因此被广泛应用于信息科学、生物学、地球学和经济学等领域。
机器猫001·2022-12-27 20:46

《遥感原理与应用》总结——遥感图像自动识别分类

目录遥感图像自动识别分类1.基础知识2.特征变换及特征选择3.监督分类4.非监督分类5.非监督分类与监督分类的结合6.分类后处理和误差分析7.提高分类精度的方法8.基于目标的信息提取遥感图像自动识别分类遥感图像自动分类的重要性
百年一遇大变局·2022-12-23 10:18

ENVI实验教程（6）实验六、遥感图像分类

实验六、遥感图像分类一、实验目的熟悉遥感影像监督分类和非监督分类的主要方法熟练ENVI分类处理流程和主要步骤掌握ENVIROI工具和面向对象分类工具二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的程序。
nochengzi·2022-12-23 09:14

简述isodata算法的原理_ISODATA算法的实现与分析

摘要：ISODATA算法是目前应用比较广泛的，通过引入参数而进行人机交互不断进行分裂与合并的非监督分类算法。本文介绍了ISODATA基本原理与具体实现的过程，并用对参数设定的影响进行了试验和分析。
摩方智享·2022-12-21 10:56

ISODATA分类法

http://blog.csdn.net/liangdas/article/details/39805815引言：上一篇K-Means分类方法，但它一个重要的缺点：分类的类别数目事先必须确定下来，而作为非监督分类
liangdas·2022-12-21 10:55

C#+GDAL实现K-means非监督分类

1、K-means简介k-means是一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中，它是一种聚类分析（clusteranalysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一
Rese-cxk·2022-12-21 09:31

遥感图像分类现状及存在的问题

根据有无监督训练样本，可以将遥感图像分类算法分为监督分类和非监督分类两大类。根据分类的对象，可将遥感分类算法分为基于像元的分类算法、基于对象的分类算法，以及基于混合像元分解算法三大类。
weixin_33847182·2022-12-18 14:28

opencv实现包含有117种颜色的颜色表

opencv实现颜色表最近写了一些关于遥感影像非监督分类的一些练手的小程序（K均值、ISODATA聚类），其中最后都需要给最终分类结果中的不同类别赋予不同的色彩。
Tilamy·2022-12-15 18:26

非监督分类ecognition_什么是遥感影像分类？

什么是遥感影像分类？图像分类是将土地覆盖物类别分配给像素的过程。例如，类包括水，城市，森林，农业和草地。遥感中的三种主要图像分类技术是：无监督图像分类监督图像分类面向对象的图像分类无监督和有监督的图像分类是两种最常见的方法。但是，基于对象的分类由于对高分辨率数据很有用，因此越来越受欢迎。无监督分类在无监督分类中，它首先根据像素的属性将其分组为“簇”。然后，用土地覆盖类别对每个群集进行分类。总的来说
weixin_39967996·2022-12-14 07:36

利用武汉市遥感影像进行土地利用分类分析

基本原理与操作步骤（2）结论1.2几何校正（1）影像之间的相对几何校正与镶嵌基本原理与操作步骤（2）基于同名控制点的绝对几何校正基本原理与操作步骤（3）结论1.3计算机解译1.3.1监督分类（最大似然法）1.3.2非监督分类
「已注销」·2022-12-09 13:21

最大似然法监督分类步骤_详细讲解ArcGIS中的影像分类

影像分类分为监督分类和非监督分类，很多遥感书籍中都有这两种分类方法的比较。这里我结合ArcGIS软件简单整理一下：监督分类监督分类是使用被确认类别的样本像元去识别其他未
weixin_39818631·2022-11-30 10:10

监督和非监督分类及后处理过程全过程（超详细带解读）

什么是非监督分类？监督分类是需要学习训练的分类方法，需要自己选择样本，需要先学习后分类；非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，多是通过聚类的方法来自动分类，可以边学习边分类。
是小橙呀·2022-11-30 10:08

八 聚类分析：基本概念和算法1

聚类与分类：聚类分析可以理解为非监督分类8.1.2不同的聚类类型层次的与划分的：簇的集合是嵌套还是非嵌套互斥的、重叠的与模糊的：模糊聚类中每一个对象相对于每个簇都有一个隶属权值完全的与部分的：是否将每一个对象都必须归为某一簇
DMU_lzq1996·2022-11-27 13:32

ENVI_基于CART的自动决策树分类

决策树分类流程数据预处理——构建多源数据——获取规则——应用规则——分类后处理一、预处理辐射定标、FLAASH大气校正（过程简单，略）二、构建多源数据计算NDVI和IsoData非监督分类，将其与原始数据进行波段合成
xuquan0928·2022-11-26 08:13

遥感影像分类方法

目前的遥感图像分类主要以计算机分类为主，因此按照人工参与的程度可以将分类方法划分为监督分类、非监督分类(陶超等,2021)。近年来，分类方法逐渐向机器学习的方向发展。
ZHA517·2022-10-14 07:38

【PIE-Engine Studio学习笔记06】图像分类——监督分类

基于光谱特征的遥感影像分类方法主要包括：非监督分类，见【PIE-EngineStudio学习笔记05】图像分类——非监督分类监督分类此章节重点讲解监督分类二、监督分类含义监督分类(supervised)
GeoLearning·2022-06-11 07:22

Spark Mllib数据挖掘入门七——非监督分类 （聚类）

聚类是一种数据挖掘领域中常用的无监督学习算法，MLlib中聚类的算法目前有4种，其中最常用的是Kmeans算法，在文本分类中应用较为广泛。高斯混合聚类和隐狄利克雷聚类在特定场合有特定的使用。1.聚类与分类聚类与分类是数据挖掘中常用的两个概念，它们的算法和计算方式有所交叉和区别。一般来说分类是指有监督的学习，即要分类的样本是有标记的，类别是已知的；聚类是指无监督的学习，样本没有标记，根据某种相似度度
千里之行起于足下·2022-04-06 07:53

数据科学（机器学习： sklearn手写数字识别）

Sklearn简介Scikitlearn也简称sklearn，是机器学习领域的python模块，sklearn包含了很多机器学习的方式Classification分类Regression回归Clustering非监督分类
GHope·2021-06-21 14:36

Cross-project defect prediction using a connectivity-based unsupervised classifier

成果基于关系的非监督分类方法（聚类）
Entelecheia·2021-06-06 22:44

非监督分类

非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。
沉默小赵·2021-05-01 22:34

喜马拉雅地区冰湖提取的一般流程——以ISODATA和K-means非监督分类方法为例

一、背景偶然搜文献的时候看到了这一篇，这是一本书中的一个章节，就专门写一篇文章介绍一下。作者是来自印度理工的JagadeeshThati,SamitAri,和KajalAgrawal，文章内容也比较简单，故直接介绍。下载链接：https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/B9780128221334000049?token=BBD37F215C9C609143
全部梭哈迟早暴富·2021-03-08 16:16

7.72GB ARCGIS ERDAS ENVI干货教程网盘下载

1Erdas2010视频教程(9集)精通ArcGIS地理信息系统(池建16小时17集)ArcGIS10.0视频教程(28集)附详细清单：一、ENVi视频教程：高光谱谱大气校正19.rmvb风云三号大气校正20.rmvb非监督分类
GIS前沿·2020-09-16 12:15

ENVI Segmentation分类后错分

ENVISegmentation错分envi对非监督分类k-means方法得到的图每层分割，Segmentation出现错分情况，同学的电脑也得到相同的结果，排除盗版软件bug问题，由于已经得到分类图，
Larrisaaaaa·2020-09-12 15:25

google earth engine (GEE)面向对象分类 代码

遥感常用的三大类型分类方法：监督分类，非监督分类，以及面向对象分类。前两个代码，我很熟悉，并且都能做出比较好的效果。目前我对某市的landsat影像使用了面向对象分类，但是结果不是让人满意。
QQ2281138561·2020-08-24 03:38

google earth engine(GEE)进行非监督分类

在GEE非监督分类中，需要考虑的步骤：1.筛选数据；2.数据预处理（去云，镶嵌，裁剪等）；3.选择方法进行非监督分类；4.结果导出；5.使用arcgis进行分类结果的合并与重分类。
QQ2281138561·2020-08-23 23:07

scikit-learn学习

scikit-learn是python中常见的机器学习库，简写为sklearnsklearn包含很多机器学习方式Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction
酸乳酸乳·2020-08-22 02:53

Sklearn——Sklearn的介绍与安装

Scikitlearn也简称sklearn,是机器学习领域当中最知名的python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类
程旭员·2020-07-30 21:07

Sklearn安装

sklearn包含了很多机器学习的方式：Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维ModelSelection
john_bh·2020-07-30 19:31

土地利用分类日志1——分幅土地利用图拼接融合step by step教程

分幅土地利用图拼接融合stepbystep教程：(ArcGIS10.4)引言通常情况下，很多人在做土地利用分类解译的时候都是先将遥感图像融合，再进行监督或者非监督分类。
wenhao048·2020-07-28 23:33

【ENVI遥感影像分类】 监督、非监督分类

基于光谱的分类方法1.概要灰度分割非监督分类：ISODATA、K-Means监督分类：基于传统统计分析分类器（平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然）【分类器】基于人工智能分类器（神经网络）【分类器】
可可OldIron·2020-07-14 18:56

ENVI_IDL培训视频（全集）

图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类
@computervip·2020-07-14 04:15
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