基于ENVI的遥感图像分类方法研究

• 作者: 李楠 王雪林
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 遥感 图像分类 监督分类 精度评价
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 63-65
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2020.05.063

摘要

基于ENVI平台,利用该平台自带的Landsat tm5多光谱遥感图像作为数据源,进行监督分类应用实验,并对其分类结果进行精度比较,结果表明:6种监督分类方法中最大似然法分类精度较高,且计算时间相对较短,更普遍适合中低分辨率多光谱遥感图像分类工作.本文研究成果对遥感图像分类领域具有一定参考意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李楠		3	0	0.0	0.0
2	王雪林		4	0	0.0	0.0