用易康对遥感影像进行面向对象分类

本文介绍了如何使用光学影像和SAR数据进行分割,包括参数选择、shp导入、多尺度分割、类别创建与特征选择,样本训练,模型应用,以及精度评价的过程。重点在于面向对象分类实验中的步骤和实践技巧。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、对光学影像进行分割,选择合适的分割参数,选择导出为shp,然后再套和在差异的SAR上(注意themetic放置该shp文件);

2、新建工程,加载影像,勾选nodata去背景(即不用参与分割,并不是掩摸);

3、对套和的SAR选择分割算法(一般为多尺度分割),选择合适的分割参数

4、新建类别,如变化和未变化;新建特征,可多选;

5、打开样本编辑器,分别对每种类别进行样本选择;

6、选择特征,对样本进行训练

7、将训练好的模型运用于所有未进行训练的数据进行分类预测; 

8、最大可分距离计算

先将类别class转换为image——>sample,让class可以选择,在选择features。

9、精度评定

可以在envi或者ecognition里面进行精度评定

面向对象分类实验 - 百度文库https://wenku.baidu.com/view/333d29ec5cbfc77da26925c52cc58bd6318693ae.html

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