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监督分类与非监督分类区别
论述
监督分类与非监督分类
却别与联系,及各自优缺点
答:
1. 非监督分类无需对分类区域进行深入了解,减少了预处理工作
。2. 人为误差概率低,只需设定分类数量,简化操作过程。3. 设立足够类别后,可实现图像的全部分类,提高效率。二、监督分类的优点 1. 分析人员可控制分类过程,便于研究和获取区域地理特征信息。2. 训练样区和样本选择可自主调整,增加灵活性...
envi中
监督分类和非监督分类
有什么
区别
?各是怎么定义的
答:
非监督分类
是以
不同
影像地物在特征空间中类别特征的
差别
为依据的一种无先验(已知)类别标准的图像分类,是以集群为理论基础,通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征,建立决策规则来进行分类。而不需事先知道类别特征。把各样本的空间分布按其相似性分割或合并成一群集,...
什么是
监督分类和非监督分类
?
答:
非监督分类
是以
不同
影像地物在特征空间中类别特征的
差别
为依据的一种无先验类别标准的图像分类,是以集群为理论基础,通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征,建立决策规则来进行分类。
监督分类非监督分类区别
答:
监督分类是需要学习训练的分类方法,需要自己选择样本,需要先学习后分类
;非监督分类不需要人工采集地物样本点数据,多是通过聚类的方法来自动分类,可以边学习边分类。监督分类:又称训练场地法,是以建立统计识别函数为理论基础,依据典型样本训练方法进行分类的技术。非监督分类:以不同影像地物在特征空间中...
城市地理学中比较
监督分类与非监督分类
的优缺点
答:
2、
非监督分类
的优点:非监督法是边学习边分类,通过学习找到相同的类别,然后将该类与其它类区分开,但是非监督法与监督法都是以图像的灰度为基础。缺点:其分类的结果只是对
不同
类别达到了
区分
,但并不能确定类别的属性。非监督分类只能把样本
区分
为若干类别,而不能给出样本的描述;其类别的属性是...
论述
监督分类与非监督分类
却别与联系,及各自优缺点
答:
1)
非监督分类
不需要预先对所要分类的区域深入的了解。2)人为误差的概率很小。在进行非监督分类时,分析人员仅仅只需要设定分类的数量。3)只要设立足够多的类别,就可以对图像进行全部分类。(二)监督分类的优点 1)分析人员可以控制,适用于研究,需要区域地理特征的信息特征。2)可控制训练样区和训练...
各种遥感数据
分类
方法比较
答:
统计分类方法分为
非监督分类
方法
和监督分类
方法。非监督分类方法不需要通过选取已知类别的像元进行分类器训练,而监督分类方法则需要选取一定数量的已知类别的像元对分类器进行训练,以估计分类器中的参数。非监督分类方法不需要任何先验知识,也不会因训练样本选取而引入认为误差,但非监督分类得到的自然类别常常和研究感兴趣...
遥感:
监督分类与非监督分类
的
区别
答:
监督分类一般要经过以下几个步骤:建立模板(训练样本)、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。上面的这段话是我们遥感实验手册上的话, 我自我感觉在用ERDAS 8.6 时候 ,对
监督分类和非监督分类
的
区别
才有了深刻点的理解,简单的说监督分类是我们人为地...
监督分类的精确度大于
非监督分类
对吗
答:
对。监督分类,又称训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程,精确度大于
非监督分类
。监督分类是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本。
监督分类
答:
故实际工作中,
监督分类和非监督分类
常常是配合使用,互相补充的,使分类的效率和精度进一步提高。基于最大似然原理的监督法分类的优势在于如果空间聚类呈现正态分布,那么它会减小分类误差,而且分类速度较快。监督法分类主要缺陷是必须在分类前圈定样本性质单一的训练样区,而这可以通过非监督法来进行,即...
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