易康面向对象阈值分类，易康面向对象分类svm

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易康和ENVI中面向对象分类哪个比较好呢

1、前一个没用过，我用的是ENVI他有个缺点就是不同分类不能够给予他不同的最佳分割尺度，所以其实还是有一点缺陷的，不过你要是基本用的话已经足够了，要做面向对象方面研究的话还是不够。

2、可以取得比较好的效果，尤其SVM是比较稳健的分类方法。比如ENVI中监督分类就有这两类分类方法。不过ENVI中的神经网络似乎有点问题，不太容易收敛。另一类方法则是一楼提到的面向对象的分类方法。首先将同质区域进行分割、合并。在合并的基础上进行监督分类。这样的分类精度比较高，而且几乎不会有散点。

3、有几个开源软件OSSIM opticks 、OTB 、openRS。那里有些热门软件还可以在线免费使用，不过可能人多要排下队。

4、ENVI/IDL与ArcGIS一体化集成方案遥感与GIS不仅从数据上，还会从整个软件构架体系上真正实现融合，从而可以达到优势互补，进一步提升GIS软件的可操作性，提升空间和影像分析的工作效率，并有效节约系统成本。

5、或基于样本对象（包括前面三种属性特征的统计）的监督分类实现）来实现，代价是需要较高的运算量，速度较慢。

易康怎么用矢量边界提取

有些工作中需要提取一个面的边界线，用ArcGIS软件里面的ArcMap就很容易实现了，如果这个面是矢量数据的话。

在ArcMap中提取边界线是一项常见任务，尤其当处理矢量数据时。以下是详细步骤，将帮助你轻松完成这一任务：首先，启动ArcMap并加载所需的数据集。确保你已经完成了数据集的加载，这一步骤是基础且重要。接下来，转至工具栏并点击ArcToolbox图标。

要检查一下你两个数据的坐标系统是否一致，很可能是因为坐标系统不一致造成的。

seek_希克这位兄弟已经回答的很清楚了，线是没有面积属性的，你必须通过工具箱里面的line to polygon工具把线文件转换为面文件，然后再面文件上添加一个字段，并且对这个字段进行面积计算就能得到这个面的面积了。前提是你的矢量图层坐标信息必须是正确的，也不能是经纬度格式的。

非常简单。将你的县DEM数据切分为村DEM数据，再在图层属性中查看该DEM平均海拔即可。切分流程：Arcgis-Spacial Analyst工具-提取分析-按多边形提取或按掩膜提取。

易康和ENVI中面向对象分类哪个比较好

前一个没用过，我用的是ENVI他有个缺点就是不同分类不能够给予他不同的最佳分割尺度，所以其实还是有一点缺陷的，不过你要是基本用的话已经足够了，要做面向对象方面研究的话还是不够。

可以取得比较好的效果，尤其SVM是比较稳健的分类方法。比如ENVI中监督分类就有这两类分类方法。不过ENVI中的神经网络似乎有点问题，不太容易收敛。另一类方法则是一楼提到的面向对象的分类方法。首先将同质区域进行分割、合并。在合并的基础上进行监督分类。这样的分类精度比较高，而且几乎不会有散点。

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。

在arcCatalog中新建shp文件（分几层建几个，有点、线、多边形、多点四种类型），将图象和SHP文件一起加入到ARCMAP中，对SHP文件进行编辑，此时可以激活arcscan，进行矢量化。后面我们的数字化工作是对这个校准后的影像进行操作的。

我想问一下,易康中有SVM分类器吗?

支持向量机(support vector machine)，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

一般把要分类的东西的特征向量取出来，作为输入；输出就是识别的结果了。训练SVM的时候一般将样本的特征值矩阵和样本的结果矩阵放进去训练。

使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并放在关键的训练数据上面。SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习的领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

二分类问题的意思就是字面意思，每个分类器只能把样本分为两类。

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