envi面向对象提取道路流程和优缺点

1. 道路流程：

(1) 定义一个Road类，包含属性：道路名称、道路长度、道路车道数、道路限速等信息；

(2) 定义一个Vehicle类，包含属性：车辆类型、车辆长度、车辆速度等信息；

(3) 定义一个Traffic类，包含属性：道路、车辆等信息；

(4) 在Traffic类中定义方法：计算车辆通过道路所需时间、计算道路拥堵程度等；

(5) 使用Traffic类模拟车辆通过道路的过程。

2. 优缺点：

(1) 优点：

a. 面向对象的思想使得代码更加灵活，易于维护和扩展；

b. 可以通过封装、继承和多态等特性实现代码的复用；

c. 可以提高代码的可读性和可理解性，易于团队协作开发。

(2) 缺点：

a. 面向对象的设计需要更多的时间和精力，需要对系统进行全面的分析和设计；

b. 面向对象的程序可能会消耗更多的内存和CPU资源；

c. 对于小型项目来说，面向对象的设计可能会显得过于繁琐和冗余。

相关问题

基于envi，面向对象提取郑州市道路的分析结果

1. 创建Road类，包含以下属性：
- name：道路名称
- length：道路长度
- width：道路宽度
- surface：道路表面材料

2. 从ENVI中导入郑州市的高分辨率遥感影像数据并进行预处理，如大气校正、辐射校正、噪声滤波等。

3. 利用ENVI中的目标检测工具，检测出道路区域。将道路区域转换为矢量数据，导出为shapefile格式。

4. 读取shapefile文件，实例化Road类，将道路名称、长度、宽度、表面材料等属性填充至类中。

5. 利用ENVI中的空间分析工具，计算出每条道路的总面积、平均宽度等统计信息，并将结果输出至文本文件中。

6. 利用ENVI中的影像分类工具，将道路区域与其他区域进行分类，得到道路区域的分类结果。将结果输出至文本文件中。

7. 利用ENVI中的空间分析工具，计算出每个道路区域的中心点坐标，并将结果输出至文本文件中。

8. 根据需要，利用ENVI中的可视化工具，生成道路区域的热力图、分类图等可视化结果。

基于ENVI监督分类提取郑州市道路的流程

1. 收集高分辨率卫星遥感图像数据，可以使用Google Earth Pro或其他遥感数据平台获取。

2. 导入遥感图像数据到ENVI软件中。

3. 预处理遥感数据，包括辐射定标、大气校正、地理配准等。

4. 确定道路提取的光谱特征，根据图像中的颜色、亮度等特征进行分类。

5. 选择合适的分类方法，如最大似然分类、支持向量机分类等。

6. 制定分类方案，进行分类训练，包括选择训练样本、指定分类规则等。

7. 执行分类，将道路区域标注为道路类别，并将结果导出为矢量数据格式。

8. 对矢量数据进行进一步处理和编辑，如去除不必要的噪点、拼接道路线等。

9. 最终输出道路提取结果，可以导出为shp文件等常见的地理信息格式。