arcgispro 影像分类

本篇博客介绍了在arcgis pro中进行影像分类的详细步骤,包括新建地图、加载遥感影像、使用分类向导进行监督和非监督分类、配置分类方法和输出位置、预览分割边界、训练、分类以及重分类操作。通过arcgis pro的高级功能,用户能更高效地完成影像分类任务。

打卡arcgis pro ,新建一个地图:VegDetectionArcGISPro,更改名称和存储位置

2、加载遥感影像(或者分类样本文件),点击地图--添加数据--数据(或者可以直接拖拽进去)

3、打开分类向导;点击分类影像图层----点击影像---点击分类向导---影像分类向导会在右边出现

4、分类流程:圆圈从左到右代表分类进程,完成每项设置点击右下角的下一步

5、配置:分类方法、分类类型、分类方案、输出位置

分类方法包括监督分类和和非监督分类

分类类型包括基于像素和基于对象

分类方案:使用默认方案

输出位置自己选择,建议不要有中文符号出现

6、分割(分类)---可以预览分割边界,若有问题,可返回上一步修改参数

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解
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