1樓：蒼龍de鏈
分類以後才能夠更好的做分析呀
比如說監督分類或非監督分類，做完以後，會把一樣的波段歸納在一起，變成一種顏色，便於分析，而且也更加精確了。
2樓：匿名使用者
1、遙感影象記錄的資訊，是地面地物的不同波段的電磁輻射資訊。
2、同一個地物，在不同的波段會有不同的輻射表現。
3、輻射表現一樣的地物，並不一定是同一類地物。
4、遙感影像分類，其實就是對地物的輻射量與特性進行劃分，儘可能找出輻射特徵相同、相近或類似的地物。
5、然後再根據其它資料，對遙感影像所記錄或表述的地物的物理特徵或自然現象進行判斷。
3樓：匿名使用者
趨勢是要用遙感分類代替人工的林業調查，節省人力物力，當然這個還有很長一條路要走
4樓：前飲宿運鴻
對多波段經行分類處理------對於每個波段，賦予相應類別在這個波段的平均灰度值-------然後你說要融合，你確定是融合，不是把各個波段在疊加成多波段？融合的目的是使低解析度的影像具有高解析度的同時也獲得高解析度影像的光譜資訊。你用平均灰度進行融合，顯然達不到這個目的，我懷疑你需要的不是融合。
遙感影像分類中，什麼是物件導向分類？？？
5樓：匿名使用者
傳統的基於畫素的遙感影像處理方法都是基於遙感影像光譜資訊極其豐富，地物間光譜差異較為明顯的基礎上進行的。對於只含有較少波段的高解析度遙感影像，傳統的分類方法，就會造成分類精度降低，空間資料的大量冗餘，並且其分類結果常常是椒鹽影象，不利於進行空間分析。為解決這一傳統難題，模糊分類技術應運而生。
模糊分類是一種影象分類技術，它是把任意範圍的特徵值轉換為 0 到 1 之間的模糊值，這個模糊值表明了隸屬於一個指定類的程度。通過把特徵值翻譯為模糊值，即使對於不同的範圍和維數的特徵值組合，模糊分類能夠標準化特徵值。模糊分類也提供了一個清晰的和可調整的特徵描述。
對於影像分類來說，基於像元的資訊提取是根據地表一個像元範圍內輻射平均值對每一個像元進行分類，這種分類原理使得高解析度資料或具有明顯紋理特徵的資料中的單一像元沒有很大的價值。影像中地物類別特徵不僅由光譜資訊來刻畫的，很多情況下(高解析度或紋理影像資料)通過紋理特徵來表示。此外背景資訊在影像分析中很重要，舉例來說，城市綠地與某些溼地在光譜資訊上十分相似，在物件導向的影像分析中只要
明確城市綠地的背景為城市地區，就可以輕鬆地區分綠地與溼地，而在基於像元的分類中這種背景資訊幾乎不可利用。物件導向的影像分析技術是在空間資訊科技長期發展的過程中產生的，在遙感影像分析中具有巨大的潛力，要建立與現實世界真正相匹配的地表模型，物件導向的方法是目前為止較為理想的方法。物件導向的處理方法中最重要的一部分是影象分割。
遙感影像分類有什麼作用？
6樓：匿名使用者
遙感影像分類也是地物分類，可以輔助分類判別、地物識別等。
7樓：匿名使用者
這樣才能便於識別，不然你怎麼能區分地物了。呵呵。
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