ERDAS軟體下常用的遙感監測方法

2023-03-20 22:35:07 字數 924 閱讀 2456

1樓:匿名使用者

erdas上分類方法比較少,主要是非監督分類和監督分類和決策樹分類三種,其中非監督分類為isodata法,監督分類可選擇最大似然法,馬氏距離法和最小距離法。envi上的分類方法比較多,包括平行管道法,最大似然法,馬氏距離法、最小距離法、光譜角分類、神經網路分類法、支援向量機分類法、光譜資訊分離法、二元編碼法、isodata和k-mean法。還有易康軟體是專門做物件導向分類的,對高解析度影像的分類效果很好。

2樓:匿名使用者

我估計你是想要做變化監測。變化監測涉及到影象運算。影象運算要程式設計。分類就比較好做了,有現成的。

3樓:靜夜的思

erdas中的影象分類分為監督分類和非監督分類,還有新興的專家分類。其中非監督分類是運用isodata演算法,完全按照像元的光譜特性進行統計分類,常用於對分類區沒有什麼 瞭解的情況。監督分類比非監督分類更多地要使用者來控制,常用於對研究區比較瞭解的情況。

而專家分類首先需要建立專家知識庫,根據分類目標提出假設,並根據所擁有的資料資料定義支援假設的規則、條件和變數,然後應用知識庫自動進行分類。

請問遙感監測水汙染的原理和具體有哪些方法?

4樓:匿名使用者

目前遙感監測水汙染比較成功的只是在水體葉綠素指標(可代表浮游植物現存量),遙感只能通過光學原理測量,葉綠素在紅光區有特徵吸收峰,所以可以在水中分辨出來。其他水汙染指標還不能遙感監測。

求助使用erdas軟體對太湖藍藻遙感影象進行監督分類。 最好能用專家分類器

5樓:匿名使用者

把影像和規則發給我,我幫你看看。

已經幫你解決,使用erdas建模分析,modeler--model maker

輸入的公式為conditional

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