envi遥感影像道路提取的过程

1. 数据获取：获取需要进行道路提取的遥感影像数据，例如高分辨率卫星影像、航空影像等。

2. 预处理：对影像进行预处理，包括影像校正、辐射校正、大气校正等，以保证影像质量。

3. 影像分割：将影像分割成若干个区域，每个区域内的像素具有相似的属性，如色调、纹理等。

4. 特征提取：对每个区域提取特征，例如颜色、纹理、形状等，以便后续的分类。

5. 道路分类：根据特征，将每个区域分类为道路或非道路。分类方法包括基于规则的分类、基于统计学方法的分类、基于机器学习的分类等。

6. 道路连接：将被分类为道路的区域进行连接，生成完整的道路网络。

7. 道路平滑：对道路网络进行平滑处理，以消除噪声和不连续性，使道路更加真实。

8. 道路提取结果可视化：将道路提取结果可视化，以便人工审核和后续应用。

9. 道路提取结果评估：对道路提取结果进行评估，包括精度、召回率、F1值等指标，以检验道路提取算法的准确性和可靠性。

相关问题

envi遥感影像道路提取

道路提取是遥感影像处理的重要应用之一，可以用于城市规划、交通管理、环境监测等领域。以下是基于ENVI软件进行遥感影像道路提取的步骤：

1. 数据准备：获取高分辨率的遥感影像数据，并进行预处理，包括影像辐射校正、大气校正、几何校正等。

2. 影像分割：利用ENVI软件中的影像分割工具，将影像分割成不同的区域，以便后续的分类和识别。

3. 道路分类：采用监督分类的方法对道路进行分类，可以选择支持向量机、随机森林等算法，将道路和非道路区域进行分类。

4. 道路提取：根据分类结果，利用ENVI软件中的像元统计工具，将道路区域提取出来，并进行后处理，如去除孤立的噪声点、填充空洞等。

5. 结果评估：对提取结果进行评估，包括精度评估、误差分析等，以验证提取结果的准确性和可靠性。

以上是基于ENVI软件进行遥感影像道路提取的一般步骤，具体操作需要根据数据特点和研究目的进行优化和调整。

envi提取遥感影像道路信息有哪些方法

C知道回答：提取遥感影像道路信息的方法有很多种，比如基于像素的方法、基于对象的方法、基于深度学习的方法等等。其中，基于深度学习的方法在最近几年得到了广泛的应用和研究，可以使用卷积神经网络等技术来提取道路信息。