遥感分类代码

资 源 简 介

遥感分类代码

详 情 说 明

遥感图像分类是地理信息系统中重要的技术手段，通常包含预处理、特征提取和监督分类等关键步骤。

在边缘提取环节，通常会采用Sobel、Canny等算子来识别地物轮廓。这类算法通过计算像素梯度强度，保留明显的边界信息，同时抑制平滑区域。对于高分辨率遥感影像，边缘检测能有效区分建筑物轮廓、道路网络等线性特征。

监督分类则需要预先准备训练样本，常见方法包括： 最大似然法：基于统计学原理计算像素属于各类别的概率 支持向量机(SVM)：通过核函数处理非线性可分的数据 随机森林：集成多棵决策树提升分类稳定性

实际应用中需注意：训练样本要覆盖所有地物类型且分布均匀，不同季节的影像还需考虑时相特征。后期可通过混淆矩阵验证分类精度，必要时加入形态学处理优化分类结果。