作业帮为什么我的影像参与监督分类时背景也参与分类
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/08/25 09:59:11
非监督分类也要做精度评估,不然做出来的图像精度不高,分类精度评估是将专题分类图像中的特定像元与已知分类的参考像元进行比较,实际工作中常常是将分类数据与地面真值、先前的试验地图、航空相片或其它数据进行对
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后面部分讲的是特点：集协商、参与、合作、监督于一体,实现了人民表达权、监督权、知情权、参与权的有机结合.这个特点可归纳为一个词：民主协商制度,而不是协商民主.修改为：人民政协的民主协商制度,集协商、参
合成的波段都是哪些个波段的?对应NDVI的计算公式,自己用波段计算算一下呗.
行政监督可根据不同的标准进行分类.通常的分类有：1、以行政监督的对象是否特定为标准,行政监督可分为一般监督和特定监督.一般监督是针对不特定的相对方实施的监督,具有巡察、普查的性质,一般监督大多是行政机
1.通过信访举报制度行使民主监督通过人大代表联系群众制度行使民主监督通过舆论监督制度行使民主监督通过监督新形式新方法：监督听证会民主评议会网上评议政府行使民主监督2.公民只有不断提高参与民主选举的素养
稍等,发一些资料供你参考,请注意查收
监督分类又称训练场地法或先学习后分类法.它是先选择具有代表性的典型试验区或训练区,用训练区已知地面样本的光谱特征来“训练”计算机,获得识别各类地物的判别模式或判别函数,并依此模式或判别函数,对未知地区
针对TM影像的一般处理流程1、图像导入在ERDAS的Import/Export模块中,分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段,具体操作步骤为①点击import模块,打开对话框②选择type类型
最大似然法的判别规则是基于概率的,它把每个具有模式测试或特征X的像元划分到很有可能出现特征向量X的第i类中.换言之,首先计算某个像元属于一个预先设置好的m类数据集中每一类的概率,然后将该像元划分到概率
在分类的时候有个选项是忽略背景值再问：额请问具体在哪里呢？
既然都是树木,光谱当然比较接近,用普通的传感器是难以区分的,鉴于土壤、空气、树种等因素,高光谱可以实现区分.但你将的监督分类我懂,实现不了这个目的,主要靠人工分类或给个距离上的权重.再问：你好，可以加
ERDAS不支持中文路径所至,改个名字就好了
监督分类,是对影像中所有要区分的地物分别提取样本,然后根据这些样本来对整个图像进行分类.分类得到的图像当然只有一个波段
就目前的中国而言还没有真正有效的途径,我只能说围观也是一种力量,还有拍公车的大叔,探访上班打游戏的大妈啥的还是给了人们一些启示.
监督分类是需要自己选择样本的,非监督分类是不需要选择样本的,完全机器自动分类.
那个分类后处理上面不是有直接栅格转矢量的工具嘛不过那个会存在锯齿现象你自己再处理胰一下就好了
不论你用哪一种监督分类方法,都是一种“类型（ROI）”可以选择多个ROI“区域”,可以建立多种类型,进行分类.如果你选择的类型较多,最后分出来的种类也可以合并.
非监督分类K-meansIsodata监督分类平行六面体最小距离马氏距离最大似然波谱角二进制编码光谱信息散度神经网络支持向量机分类基于专家知识的决策树分类面向对象的分类ENVI是分类方法最多的遥感软件
决策树分类法具有灵活、直观、清晰、强健、运算效率高等特点,在遥感分类问题上表现出巨大优势.本文以广东省广州市从化地区的SPOT5卫星遥感影像为研究对象,