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Envi中监督分类和非监督分类有什么区别?各是怎么定义的

区别如下:1. 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

监督分类是需要学习训练的分类方法,如最大似然分类,人工神经网络分类,即是需要事先为每类地物在遥感图像上采集样本数据,之后通过学习训练过程才来分类;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,主要有isodata,k均值等.总体来说,监督分类的效果要优于非监督分类.

当你需要监督的水果就选择监督分类.

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

非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识,而仅凭数据(遥感影像地物的光谱特征的分布规律),即自然聚类的特性,进行“盲目”的分类;其分类的结果只是对不同类别达到了区分,但并不能确定类别的属性,亦即:非监督

图像分类一般指对遥感图像中的所有像素按其性质分为若干个类别的过程.根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本,对分类器进行训练和监督,可将遥感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类.监督分类是指在对遥感图像地物类别属性已经有了先验知识的基础上进行的,既要从图像中选取所要区分的各类地物的样本,建立模板,再进行自动识别.而非监督分类,先对分类过程不施加任何先验知识,仅凭像元的光谱特征,把一组像素按照相似性归成若干类别.

目视解译是又称目视判读,或目视判译,指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程.不仅仅在GIS软件中可以进行,也可以在ERDAS等遥感软件中进行,一般情况下对遥感图像进行预处理后,通过

监督分类与非监督分类各有其优缺点.实际工作中,常常将监督法分 类与非监督法分类相结合,取长补短,使分类的效率和精度进一步提高. 基于最大似然原理的监督法

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

ENVI小巧灵活 运行快 ERDAS比较专业 很多专业人士习惯使用 实际效果其实差不多

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