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搜索资源列表

  1. 利用erdas的遥感图像非监督分类的操作步骤

  2. 利用erdas的遥感图像非监督分类的操作步骤。很详细的步骤，非常适合初学者！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qiguer

  1. 非监督分类ISODATA算法的C++实现

  2. ISODATA算法是目前图像处理主流软件erdas、envi等，它们非监督分类最常采用的算法，分类效果好，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-20
    • 文件大小：371712
    • 提供者：lvchongjing

  1. erdas中的非监督分类

  2. ERDAS IMAGINE使用ISODATA算法（基于最小光谱距离公式）来进行非监督分类。聚类过程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平均值：聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。 ISODATA实用程序不断重复，直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-12
    • 文件大小：764928
    • 提供者：zeping24

  1. 遥感影像监督分类与非监督分类的比较（pdf）

  2. 遥感影像分类是影像分析的一个重要内容,它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光谱 信息进行分析,选择特征,并将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像中各个像元划归到子空间去. 目前国内国际上对影像分类的研究主要集中在应用具体的物理的、数学的方法等对影像进行的分类研究方 面[1 - 8 ] ,对于影像分类方法的研究,从不同的方面可以划分为不同的类型. 按照利用图像要素的不同,影像 分类大体可以分为三种:一是基于图像灰度值的分类,二是基于图像纹理的分类,三是基于多源信息融合的 分类[9

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-14
    • 文件大小：188416
    • 提供者：forrestlc

  1. 遥感实验--非监督分类

  2. 实验目的和要求： （1）掌握遥感图像非监督分类的过程和方法； （2）学习增强处理中的光谱增强处理的基本方法； （3）上机并学习erdas imagine 8.7软件的简单操作方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-15
    • 文件大小：652288
    • 提供者：zhqahzy

  1. 遥感图像的非监督分类算法vc

  2. 遥感图像分类，非监督分类，用于对遥感图像进行非监督分类，传统的非监督分类

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-03-20
    • 文件大小：69632
    • 提供者：lijie45655

  1. 遥感影像分类系统vc

  2. 遥感分类，图像预处理，监督分类，非监督分类，遥感分类，图像预处理，监督分类，非监督分类

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-05-09
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：lijie45655

  1. 监督与非监督分类实验

  2. 有监督分类与非监督分类的实验步骤与结果，有详细的步骤

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：kenvinny

  1. 遥感影像的监督和非监督分类

  2. 详细的监督和非监督的分类，有具体步骤和截图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：donbey

  1. ArcGIS10下的影像分类模型

  2. 不用遥感软件，ArcGIS也可以进行影像信息的分类了，就是通过ArcGIS10中新增的“影像分类”工具条。简单的操作就可以完成影像的分类。影像分类是从影像中提取信息的一个过程。可用于创建专题地图。根据人与计算机在分类过程中的交互情况，将有两种类型的分类：监督分类和非监督分类。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-28
    • 文件大小：86016
    • 提供者：qihuanwen

  1. IDL实现非监督分类源码

  2. IDL调用ENVI库函数实现非监督分类的代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-11
    • 文件大小：4096
    • 提供者：cnu2011

  1. K均值算法非监督分类

  2. 用c语言写的K君子算法，调用GDAL库，可以打开任意格式的图像，自定义分类书目，实现遥感图像监督分类。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-11-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lixiang_whu

  1. erdas非监督分类

  2. 图像分类简介（Introduction to classification） 土像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，专家分类方法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类方法，下面介绍这三种分类方法。

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2012-12-30
    • 文件大小：596992
    • 提供者：mengyiweiyang

  1. ENVI的非监督分类

  2. 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 ">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 [更多]

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-10-28
    • 文件大小：1003520
    • 提供者：u012597812

  1. 非监督分类

  2. envi软件非监督分类的操作方法，有详细的分类结果图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_14969823

  1. K均值非监督分类java实现

  2. 运用java语言实现的Swing组件的K均值图像非监督分类

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-03-08
    • 文件大小：110592
    • 提供者：qq_32714977

  1. 遥感图像分类（包含监督分类和非监督分类方法）

  2. 很有用的遥感图像分类 介绍的很详细 包含监督分类和非监督分类方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-03-31
    • 文件大小：404480
    • 提供者：badekai

  1. 基于监督与非监督的城市交通系统分区

  2. 基于监督与非监督的城市交通系统分区，吴秀庆，桂预风，本文将城市城市交通系统按照交通设施状况，交通运行状况，交通环境状况三个方面对城市交通系统选取了指标，然后采用非监督分类方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38737635

  1. 非监督分类K均值算法.zip

  2. 传统的非监督分类方法中的K均值聚类算法，是一种迭代求解的聚类分析算法，代码可以在MATLAB中直接运行。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：llory

  1. 基于强度数据的地面激光点云自适应非监督分类

  2. 基于激光雷达测距方程与扫描仪的辐射机制，建立激光强度值的线性改正模型。考虑到各种噪声的影响及非线性效应，对参数进行修正，建立强度值的修正改正模型，去除激光测距值及激光入射角对强度值的影响，得到仅与目标反射特性相关的改正强度值。通过设置类别总数，初始阈值及阈值步长，利用改正后强度值，提出了一种点云自适应非监督分类的方法。实验结果表明：基于修正模型改正后强度值的点云自适应非监督分类方法可以精确地对点云进行分类，整体分类精度达到84%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38586942
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