c++实现遥感图像监督分类

时间: 2024-08-17 10:03:12 浏览: 59
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遥感图像处理C++实现

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C++实现遥感图像监督分类是指在C++编程语言的基础上,使用一定的算法对遥感图像进行分类处理,从而可以识别和分类图像中的不同地物。遥感图像分类一般分为监督分类和非监督分类两种。监督分类是根据已知类别的样本(训练样本)来指导整个分类过程的,其中常见的方法包括最大似然分类器(Maximum Likelihood Classifier)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、神经网络等。 在C++中实现监督分类,通常需要进行以下步骤: 1. 数据预处理:这包括图像的几何校正、辐射校正、去噪等,为分类做好准备。 2. 样本选择:选取代表性的地物样本,用于训练分类器。 3. 特征提取:从遥感图像中提取特征,如波段值、纹理特征、光谱特征等。 4. 分类器训练:使用提取的样本特征对分类器进行训练,确定分类决策规则。 5. 应用分类器:将训练好的分类器应用到整个图像中,对图像进行分类。 6. 后处理:对分类结果进行平滑、过滤等处理,提高分类精度。 在C++中实现监督分类的具体代码会涉及到图像处理库,如OpenCV或GDAL,以及可能的机器学习库,例如MLPack或Shark。
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