遥感图像处理 分类 实验报告

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5、021005龚鑫烨Objection：themajorobjectofthecurrentlabsectionaretoimplementnon-parametricclassificationbasedonBPnetworksandsupportvectormachinesalgorithms,withafullmasteryofpost-classificationoperation.Data:thesubsetofspot5imagerycoveringNJ.Steps:1、identifyatrainin

6、gdatasetandanindependentsetofvalidationdataforbuilt-up,forest,cropland,grasslandandwater.2、Implementingabove-mentionednon-parametricalgorithmstoclassifyyourimage.3、Validatingyourclassification.4、Refiningyourclassificationbyimplementingthemajorityfilteringandm

7、odelingprocessifpossible.实验步骤：1、将数据加载到envi中1、右击图层，选择ROItool，用不同的颜色新建4个区域（forest、building、water、grass）保存ROI1、BP分类。Classification——supervised——neuralnet，设置参数及输出路径观察RMS动态加载变换后的图像，和原图像进行对比Bp分类效果的验证Classification——postclassification——confusionmatrix——usinggroundtr

8、uthROIs由上图可以看出精确度为99.8%Bp分类的校正Classification——postclassification——majorityanalysts，进行网格设置通过对这两个图层地理连接，查看校正的效果1、svm分类方法：classification——supervised——supportvectormachineSvm分类效果的验证Classifica