ecognition面向对象分类，面向对象分类envi

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大家谈谈高分辨率(5米以下)遥感图像的分类的好方法

非监督分类最常用的统计方法是聚类分析，聚类分析是按照像元之间的相似程度来进行的一种多元统计分析方法。监督分类的缺点在于会有大量的像元没有分类。

以下是几种常用的遥感图像分类方法：最大似然分类(maximum likelihood classification) 最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P(wi)和条件概率密度函数P(wi，x)。

但是由于QuickBird数据的空间分辨率很高，图像上地物景观的结构、形状、纹理和细节等信息都非常突出，而光谱分辨率不高，因此，在分类时不能仅依靠其光谱特征，更多的是要利用其几何信息和结构信息。

气象卫星图像。目前较常用的有中国自己发射的气象卫星和美国气象卫星（NOAA）的图像。气象卫星可一日数次对同一地点扫描，可用它观察城市热岛的变化情况。

1、你好，北京析跃代理的eCognition Developer软件是一个强大的面向对象的影像分析开发环境。它用来在地球科学领域开发规则集(或为eCognition Architect开发应用程序)以做到遥感数据的自动分析。

2、ERDAS：ERDAS是一款遥感图像处理系统软件。

3、MapGIS是武汉中地信息工程有限公司研制的具有自主版权的大型基础地理信息系统软件平台。

4、总结来说，遥感是一种获取地球表面信息的技术，而GIS是一种用于处理、分析和展示地理数据的工具。遥感提供了获取大范围地理数据的能力，而GIS允许对这些数据进行整合、分析和可视化，从而提供更深入的空间分析和决策支持。

5、而国产软件中， RSIES 在区域地质调查的简单遥感解译中可以应用， IRSA 可以进行一些常规的图像处理工作， SARINFORS 是专门针对成像雷达开发的软件， CASM ImageInfo 是国产遥感软件中相对较好的了。

1、下面是一种可能的方法：选择适当的采集工具：根据需要，选择合适的工具来采集农田生物信息。例如，可以使用显微镜、试管、收集瓶等设备来采集土壤样本、植物标本和昆虫样本。土壤采样：使用钻孔或锄头在农田中采集土壤样本。

2、( 一) 土地退化遥感地学认知从广义上理解，认知包括感觉、知觉、表象、想象、记忆、思维，认知过程即信息的获得、编码、贮存、提取和使用过程。

3、(三) 土地退化信息提取在ENVI 软件中，将计算出的 6 个指标影像堆栈成一个具有 6 个波段的新影像文件，作为输入层。

所有后续的分类工作都基于这些影像对象进行，因而分类结果避免了斑点噪声而具有很好的整体性。

卫星影像数据情况本项目数据源是由国土资源部信息中心提供的 2005～2007 年 SPOT 5_5 m 分辨率影像数据。

土地利用变化信息提取变化信息提取采用计算机自动提取和人工交互解译两种方法进行，两种方法互为补充，互为验证，以减少变化信息的遗漏和伪变化图斑。

覆盖河南全省的 SPOT 5_5 m 遥感影像为 2005～2007 年时相，全省共 78 景，影像数据分布情况如图 8-24 所示。

退化废弃地遥感信息提取研究表3 -7 参与分割的图层及其权重多尺度分割是面向对象分类方法的第一步，是一个自下而上、将像素聚类合并成小多边形 ( 影像对象) 的过程。

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