ENVI遥感图像处理中几种监督分类方法的比较

• 作者: 孙建伟 朱海岩 李子潇 金杰
• 来源期刊: 水利科技与经济
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感 监督分类 平行六面体法 最小距离法 最大似然法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 146-148,160
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 2551字
• 语种: 中文

摘要

遥感图像通过像元值的差异反映地物的光谱信息及空间变化原理来表示地物差异[1],为提取各类信息,图像分类尤为重要[2].在遥感图像数据分类处理过程中,监督分类是普遍适用的一种分类方法[3].为了评价几种监督分类的优势与缺点,主要选用SPOT5图像数据进行试验,介绍了监督分类中平行六面体、最小距离以及最大似然3种分类方法[4].通过定义训练样本、训练样本评价、执行监督分类、分类结果评价等步骤[5],得出最大似然分类法的总体分类精度最高,制图精度和用户精度都很高,漏分误差和错分误差较低,而且计算时间较短,相对于另外两种分类方法更有应用优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金杰	河北工程大学水电学院	3	59	2.0	3.0
2	朱海岩	河北工程大学水电学院	5	57	2.0	5.0
3	李子潇	河北工程大学水电学院	3	55	1.0	3.0
4	孙建伟		7	64	3.0	7.0