1楼：匿名用户
最邻近分类法，成员函数法等、、、
2楼：匿名用户
面向对象
分类技术它主要分成两部分过程：影像对象构建
和对象的分类。影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法；影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。
遥感影像分类中，什么是面向对象分类？？？
3楼：匿名用户
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。
模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。
对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要
明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。
面向对象遥感图像分类和基于像素分类方法的相比较的区别有那些?
4楼：匿名用户
这个问题比较大，写本书都没什么问题。我简单讲吧，就是分类的尺度不同。面向对象是基于设定的地物单元分类，考虑多种因素的综合关系，像素一般仅仅针对像素本身的灰度值分类。
5楼：匿名用户
基于像素的分类方法只利用到了像素的光谱信息（可理解为灰度值），待识别对象的纹理形态等空间结构形态信息未加以利用。当几种待识别的光谱信息接近，纹理或形状不一时，若采用基于像素的方法易导致错分。
面向对象分类方法的优势
6楼：中地数媒
baatz 和 schpe ( 2000) 针对高分辨率遥感影像的特点，提出了面向对象的遥感影像分类方法。其基本原理是: ① 对遥感影像进行分割，把具有相同特征的像元组成一个同质对象; ② 分析目标地类的相关特征属性，包括光谱、形状、纹理、阴影、空间位置等;③ 建立相应的模糊判别规则，对分割得到的同质对象进行影像分类和信息提取。
采用面向对象的遥感影像分类方法进行信息提取时，处理的最小单元是含有较多语义信息的、由多个相邻像元组成的对象，而不再是单个像元，分类时利用的是对象的几何信息、语义信息、形状、纹理以及拓扑关系等，而不仅仅是单个对象的光谱信息。与传统的基于像元的分类方法相比，面向对象的遥感影像分类方法具有以下优势:
1) 能够较好地解决噪声问题。传统基于像元的分类方法对噪声比较敏感，高分辨率影像图斑更加破碎，在不考虑邻域像元的情况下，对单个像元进行分类往往会导致严重的“胡椒盐效应”。为了抑制噪声而广泛采用的滤波方法，实际是以损失影像原始信息为代价的。
面向对象的遥感影像分类方法是将具有相同或相似的均质特性的相邻像元集合成一个同质对象，每个同质对象都有各自的属性描述，在进行分类时，用大小不同的同质对象取代像元作为分类的基本单元，同时在分类过程中结合各个对象的光谱、形状、纹理、阴影、空间位置等特征信息进行综合分析 ( 汪求来，2008) ，虽然在影像分割过程中会损失少量光谱信息，但是与基于同质区域的光谱综合和机械滤波 ( 通过调节窗口的大小) 的原理和物理意义是完全不同的 ( 胡进刚、张晓东等，2006) 。因此，面向对象的遥感影像分类方法可以有效地避免由于高分辨率影像中同类地物光谱变异较大而引起的 “胡椒盐效应”，以及 “同物异谱”和 “同谱异物”带来的地物类别错分现象，并且该方法更接近于人脑的图像解译过程，因而能够有效地提高高分辨率影像的分类精度。
2) 面向对象的遥感影像分类方法能够充分表达对象之间的语义信息，是促进遥感影像分类方法向着更高层次发展的有力工具和坚实基础。从遥感影像分析理解的三个层次( 像元级、特征级和目标级) 来看，面向对象的分类方法属于对遥感影像的高层理解，介于特征级和目标级之间。为了实现对遥感影像的高层理解，就需要提高遥感影像分析理解的语义层次 ( 郑江等，2003) 。
blaschke 等 ( 2001) 也指出，对遥感影像的分析理解应当更侧重于对影像语义信息的分析理解，影像的语义信息主要是对影像中有意义的单元或对象之间的相互关系进行的表达。
3) 面向对象的遥感影像分类方法能根据地类特点在不同尺度上提取地物信息，提高信息提取的精度。从理论上讲，不同地类均有与之相适应的最佳分辨率或最佳分割尺度，并不是空间分辨率越高越好，在该尺度上，影像对该地物类别的概括最适中，识别效果最好 ( chen et al. ，1989) 。
4) 随着对高分辨率遥感技术的应用越来越广泛，将空间分析等高级功能应用到高分辨率遥感影像中逐渐成为研究的重点和趋势，面向对象的遥感影像分类方法的出现使得将空间分析等高级功能应用到高分辨率遥感影像分析中成为可能 ( 游丽平，2007) 。
遥感数据的分类
7楼：赵文星空絮雨
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。
模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。
对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要
明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。
8楼：小圃明月
一.按辐射源分类
1.被动遥感（无源遥感）：探测仪器直接接收记录地物反射来自太阳的电磁波或者地物自身发射的电磁波，即电磁波来自天然辐射源——太阳或地球。
2.主动遥感（有源遥感）：传感器本身携带的人工电磁辐射源向地物发射一定能量电磁波，然后接受地物反射回来的电磁波。
二.按电磁波段分类
1.紫外遥感
2.可见光遥感
3.红外遥感
4.微波遥感
5.多波段遥感（可见光——红外）
9楼：左海一舟
要做什么的呢？
遥感地图还是其他的什么东西？
是要做识别吗？
10楼：匿名用户
楼主，分类什么的可能并不是主要，得知道遥感数据**以及怎么解译这个关键...
遥感影像监督分类有什么好的方法
11楼：王旭
根据已知训练区提供的样本，通过计算选择特征参数，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类
监督分类 （supervised classification）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。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。
判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。常用算法有：判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。
过程：1、选择训练区（代表性，完整性，多个样区）
2、提取统计信息（进行多元统计分析，训练样本的有效评价，样本纯化）
3、选择合适的监督分类算法（平行算法，最小距离法，最大似然法（至今应用最广），波谱角分类法）
4、计算机自动分类
5、分类精度评价（非位置精度，位置精度--混淆矩阵）
优点：1、 可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；
2、 可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度，避免分类中的严重错误
3、 避免了非监督分类中对光谱集群组的重新归类。
缺点：1、人为主观因素较强；
2、训练样本的选取和评估需花费较多的人力时间；
3、只能识别训练样本中所定义的类别，从而影响分类结果。
12楼：匿名用户
一般商业软件都是提供常规的最大似然法或者神经网络。
现在还有一种面向对象的监督分类更好更准确。可以查查。
遥感数据现在有哪些？目前常用的遥感影像有哪些
1楼 匿名用户 遥感数据按分辨率分类，如下 高分辨率 收费 高分系列 高分一号2m 高分二号0 8m 资源系列 资源三号 资源02c 国外数据 wordview pla 中低分辨率 遥感集市上免费 高分一号16m pla ps0 ps1 环境星30m modis 250m 500m 目前常用的遥感影...
路基干湿类型有哪些划分方法，干湿类型对路面有哪些影响
1楼 匿名用户 路基的干湿类型表示路基在最不利季节的干湿状态，划分为干燥 中湿 潮湿和过湿四类。原有公路路基土的干湿类型，可以根据路基的分界相对含水量或分界稠度划分 新建公路路基的干湿类型可用路基临界高度来判别。 路基干湿类型对路基有何影响 2楼 秩稚宋坑 一 路基的常见病害及成因 一 路基的沉陷是...
说明常用的井的分类方法有哪些,内容的分类方法有哪三种
1楼 西红柿 按设计井眼轴线形状分 两维定向井 井眼轴线在某个铅垂平面上变化的定向井，井斜变化，方位不变化。 三维定向井 井眼轴线在三维空间变化的定向井，井斜变化，方位变化。可分为 三维纠偏井和三维绕障井。 按设计最大井斜角分 低斜度定向井 井斜小于15度，钻井时井斜 方位不易控制，钻井难度大。 中...