遥感图像计算机分类有哪些方法

遥感图像计算机分类的方法主要有以下几种：

1. 监督分类方法：基于已知标记的训练样本，通过分类器将像元分为不同的类别。

2. 无监督分类方法：不需要先验知识，只利用图像本身的统计特征，将像元分为不同的类别。

3. 半监督分类方法：结合监督和无监督分类方法的优点，利用少量已知标记的训练样本和大量未标记样本进行分类。

4. 深度学习分类方法：利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，通过学习图像的高层次特征进行分类。

5. 多源数据融合分类方法：将遥感图像与其他数据，如地形、气象、土地利用等多源数据进行融合，提高分类精度。

相关问题

影响遥感影像计算机分类精度的主要因素有哪些

影响遥感影像计算机分类精度的主要因素包括：

1. 分辨率：分辨率越高，图像中包含的细节信息越多，分类精度也会相应提高。

2. 光谱特征：不同地物具有不同的光谱特征，光谱曲线能够反映不同地物的表面特征和化学成分，因此光谱信息对分类精度具有重要影响。

3. 影像质量：影像质量包括图像的噪声、失真、伪影等因素，这些因素会影响分类器对图像的分割和识别能力，从而降低分类精度。

4. 特征选择：特征选择是分类算法中非常关键的一步，不同的特征选择方法会对分类精度产生影响。

5. 分类器选择：不同的分类器具有不同的分类性能，选择合适的分类器对于提高分类精度也非常重要。

6. 样本数量和质量：样本数量和质量对于分类器的训练和分类精度都具有重要影响。

7. 地物类别：不同的地物类别具有不同的光谱、空间和形态特征，对分类精度也会产生影响。

遥感图像计算机分类中的二值分类在envi中如何进行

在ENVI中进行二值分类，可以采用以下步骤：

. 打开要分类的遥感图像，选择“Classification” > “Supervised Classification”。

2. 在“Supervised Classification”对话框中，选择“Binary”作为分类方法。

3. 选择训练样本，可以通过手动绘制或导入ROI文件进行选择。

4. 配置分类参数，如分类器类型、分类阈值等，具体参数可根据实际情况进行调整。

5. 点击“Start Classification”开始二值分类，ENVI会自动将图像像元分为两类，并生成二值分类图像。

6. 对生成的二值分类图像进行后续处理，如去除噪声、填补空洞等。

需要注意的是，二值分类需要事先确定好分类的目标和非目标类别，并针对训练样本进行适当调整和优化，以获得较好的分类效果。