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来说说怎么给高分辨率遥感影像分类吧
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学生党，最近做毕业设计，要给某城市的landsat8_oil影像分类，使用的是envi软件。 都是基于像元的分类。 第一次分类，ISOdata非监督分类，效果很差。 第二次分类，基于cart模型自动决策树分类，使用了envi的Renrule工具生成一个庞大的决策树分类，效果不错。但是生成决策树时会报错，可能是我选的样本有问题，也无法得到我想要的理想结果。 第三次，将全色波段与多光谱波段进行GS融合，再使用layer stacking将ndvi图像和isodata分类图像合并得到有10个波段的融合影像，使用新的样本，结果使用Renrule工具生成决策树报错，报错内容不怎么看得懂，大概就是说我样本有问题吧。使用最大似然法可以得到结果，与目视的吻合度还有不小的差距，使用支持向量机算法时程序未响应，得不到结果。 个人感觉以上的方法用起来都比较不爽。 至于面向对象的方法，我分割对象后，还不会设置规则来提取特征，还有待研究。 想问问各位大佬都是用什么方法来给高分辨率的遥感影像分类的？最好能多指点一些，感激不尽 发自小木虫Android客户端 |
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zhangok
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11楼2017-05-04 11:50:31
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9楼2017-05-03 15:24:03
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谷歌地球的影像貌似是有三个波段，截下来的图不知道效果怎么样。envi里面使用监督分类的方法对landsat8_oil多光谱数据分类都没有问题。目前我想到的办法就是多做些样本，来对原始影像进行监督分类。 发自小木虫Android客户端 |
10楼2017-05-04 00:43:35