ENVI土地利用分类

最新推荐文章于 2025-11-23 21:05:43 发布
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博客提出做完监督分类后不知如何进行精度评定的问题，聚焦于信息技术领域中分类操作后的精度评定环节。

做完监督分类之后不知道该怎么进行精度评定

T_Maxx
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ENVI:基于Landsat影像的郑州市土地利用类型分类
2403_85124505的博客
10-22 763
本实验通过遥感图像处理完整流程，掌握信息提取与制图方法。实验步骤包括：1）研究区图像裁切；2）真彩色合成增强处理；3）采用支持向量机分类法进行信息提取，完成林地、耕地等6类地物样本采集与分离度计算；4）分类后处理（小斑块去除、聚类、合并及精度验证，总体精度89.33%）；5）ArcMap制图输出。实验结果表明该方法能有效提取遥感信息，制图成果符合要求。
利用ENVI进行土地利用监督分类
m0_71391833的博客
01-30 8717
本次实验土地利用分类为例，分类仅考虑大面积连续分布的地物，不考虑更加详细的亚类，选择Landsat8OLI图像为数据源，谷歌地球遥感影像数据为参考影像。监督分类主要包括特征提取和选择、确定分类类别和建立解译标志、训练样本选取和评价、图像分类四个部分。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
随机森林算法图像分割
vi12123的博客
11-23 1075
本实验基于ENVI软件平台，利用多光谱遥感影像，通过植被指数计算缨帽变换和随机森林分类三个主要步骤，实现对遥感图像的自动分割与地物分类。实验目标是将图像中的不同地物类型（如植被、水体、建筑等）进行有效识别与分割，为遥感影像解译提供技术支持。本实验通过植被指数增强缨帽变换特征提取和随机森林分类三个环节，构建了一套完整的遥感图像分割流程。该流程不仅提升了图像中地物类型的识别精度，也体现了多特征融合在遥感分类中的重要性。实验亮点结合物理特征（缨帽变换）与统计学习（随机森林），具有较强的可解释性与实用性；
ENVI土地利用方法详解课件
10-26
利用ENVI做土地利用类型划分，从数据选择，数据下载，数据预处理到出图的一整套专业，详细指导方法，是课堂课件。
ENVI土地利用监督分类详解课件.rar
08-30
利用ENvi对遥感数据进行监督分类，包括数据选择、数据处理、监督分类及分类结果评价等课件，超级详细！
ENVI与ArcGis利用卫星影像进行土地利用类型分类
qq_50522851的博客
02-29 2402
（3）将卫星影像文件Multispectral_LC08_L1TP_123035_20131120_20170428_01_T1_MTL和Multispectral_LC08_L1TP_124035_20131111_20170428_01_T1_MTL拖入到ENVI中。（6）土地利用类型分类（Toolbox--Classification--Classification Workflow--next--Using training data--分类--next--finish）
土地利用分类之ENVI详解版-张杰-专题视频课程
jingjieshuruan的博客
06-29 3125
为专题性课程，按照待解决问题的实际步骤，由浅入深、循序渐进地进行教学。课程内容涵盖数据选择下载、预处理、研究区处理、样本选择、分类器选择、分类结果处理、精度验证、转移矩阵、专题图制作等各知识点。...
envi土地利用分类
01-24
envi土地利用分类是根据土地不同功能和用途的需要对土地进行划分的一种分类方法。根据土地利用的不同，envi土地利用可以分为以下几种类型： 1. 农业用地：用于耕种农作物、养殖和畜牧业的土地，包括农田、果园、...
ENVI土地利用分类详细操作指导课件
ENVI土地利用类型划分涉及一系列专业和细致的操作流程。通过本课件的学习，研究者能够掌握从数据获取、预处理、分类到结果输出的整个土地利用分析过程。需要注意的是，土地利用分类是一个迭代优化的过程，每一步都...
envi土地利用分类RGB合成
06-15
### ENVI 土地利用分类的 RGB 合成方法 在遥感图像处理中，RGB合成是一种常用的技术，用于将多光谱或高光谱图像的不同波段组合为彩色图像。这种技术可以帮助用户更直观地观察和分析地物特征。ENVI软件提供了强大的...
gee和envi土地利用分类的区别
最新发布
12-02
Google Earth Engine（GEE）与ENVI在土地利用分类上存在多方面区别： - **数据处理能力**：GEE利用云计算技术，能处理大量地理空间数据，将数据存储在云端并提供高性能计算资源，可快速处理大规模数据集，适合处理...
应用ENVI 进行高光谱波谱分析和地物识别
03-20
主要介绍用ENVI如何实现地物识别，以求在此过程中更好地熟悉和理解高光谱遥感图像的处理方法和步骤。本章选用的实验数据是一幅经过校准的AVIRIS图像，处理的结果用于地质学应用，这主要是考虑到，到目前为止地质学研究仍然是高光谱遥感的主要应用领域之一。最后，我对一幅相比之下空间分辨率更高的用于军事的高光谱图像进行了部分改进的分析操作，以便比较分类效果。
ENVI决策树分类过程步骤
06-09
本资源详细介绍了使用ENVI软件进行决策树分类的过程步骤
ENVI的非监督分类
10-28
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]
基于ENVI的遥感影像分类
05-14
传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的。这往往会产生“同物异谱， 异物同谱”的问题， 使得分类精度和效果不理想。因此本文采用基于专家知识的决策树 Ｃ４．５法， 利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树， 与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较。
ENVI土地利用监督分类详细解析与操作指南
weixin_32099703的博客
08-12 1041
ENVI (Environmental for Visualizing Images) 是一款功能强大的遥感图像处理软件，它提供了大量的遥感数据处理工具，适合于遥感科学领域的研究人员和数据分析师使用。ENVI软件支持多种遥感数据格式，包括常用的卫星图像和航空摄影数据，能够进行复杂的图像处理，如大气校正、图像分类、特征提取等。遥感图像处理是分析和解释遥感数据的关键步骤，它包括一系列的方法和技术，旨在改善图像质量，提取有用信息，并将这些信息转化为可行的决策支持数据。
envi监督分类_土地覆盖分类
weixin_31256083的博客
12-28 5506
面对对象土地覆盖分类面向对象方法-----通过对影像的分割，使同质像元组成不同大小的对象，利用对象的空间特征和光谱特征进行分类，可以有效地克服基于像元层次分类的不足。影像对象的大小决定分割尺度，当影像分割对象与地物边界吻合的程度越高时，地物信息提取精度越高。案例数据准备：· 高空间分辨率遥感影像--最常用的数据源( WorldView-2，QuickBird，GeoEye-1, IKONOS，UA...
ENVI实战—地物波谱分类
Promising_GEO的博客
03-17 4973
后者与常见植被的光谱曲线相似，绿色状态下的海岸红衫在0.4~0.76um（可见光波段）存在一个小的反射峰，峰值在0.55um附近，在0.45um（蓝）和0.67um（红）附近由于叶绿素的影响存在两个窄的吸收带，在0.68~0.8um处反射大增，形成陡坡，此后受到红衫叶细胞结构的影响，维持高反射率，在1.26~2.5um波段范围内，由于绿色状态下红衫含水量较大，吸收增强，并在1.44um和1.92um处形成两个较宽的吸收带。其次，针对于地物类型选择合适分类波段，分类方法等，也可以起到提高分类精度的作用。
基于ENVI下的土地利用信息提取（一）
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Joson_yuan的博客
06-14 2万+
基于ENVI下的土地利用信息提取 1.        前言 对于土地利用信息的提取的研究，国内外各类文献资料中介绍的方法十分繁多，可大致分为：基于监督分类法、基于非监督分类法、基于决策树分类法、基于面向对象分类法、以及基于人工神经网络分类法5种。对于不同区域以及不同时相的数据，选取的方法不尽相同。提取土地利用信息的首要目标是选取最合适的分类方法来提取需求方最关注的信息。本文采取的分类方
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