期刊文章详细信息
ENVI遥感图像处理中几种监督分类方法的比较
The Comparison of Several Kinds of Supervised Classification Methods in ENVI Remote Sensing Image Processing
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]河北工程大学水电学院,河北邯郸056021 [2]邯郸市水利局,河北邯郸056000
基 金:水利部公益性基金项目(漳河上游降雨径流形成及演变规律研究编号201201091)
年 份:2014
卷 号:20
期 号:1
起止页码:146-148
语 种:中文
收录情况:CSA、CSA-PROQEUST、PROQUEST、普通刊
摘 要:遥感图像通过像元值的差异反映地物的光谱信息及空间变化原理来表示地物差异[1],为提取各类信息,图像分类尤为重要[2]。在遥感图像数据分类处理过程中,监督分类是普遍适用的一种分类方法[3]。为了评价几种监督分类的优势与缺点,主要选用SPOT5图像数据进行试验,介绍了监督分类中平行六面体、最小距离以及最大似然3种分类方法[4]。通过定义训练样本、训练样本评价、执行监督分类、分类结果评价等步骤[5],得出最大似然分类法的总体分类精度最高,制图精度和用户精度都很高,漏分误差和错分误差较低,而且计算时间较短,相对于另外两种分类方法更有应用优势。
关 键 词:遥感 监督分类 平行六面体法 最小距离法 最大似然法
分 类 号:TP39]
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