Пиксельная классификация изображений
Пиксельная классификация изображений — это фундаментальный метод дистанционного зондирования, который присваивает каждому отдельному пикселю спутникового или аэрофотоснимка тематическую категорию землепользования/земного покрова, основываясь исключительно на его спектральных значениях в нескольких диапазонах. Систематически исследованный и формализованный Лу и Венгом (2007), этот подход включает как методы обучения с учителем, где размеченные обучающие выборки направляют классификатор, так и методы кластеризации без учителя, которые обнаруживают естественные спектральные группировки без предварительных меток.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Lu, D., & Weng, Q. (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823–870. DOI: 10.1080/01431160600746456 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Pixel-Based Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/remote-sensing/pixel-based-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Объектно-ориентированный анализ изображений (OBIA)Дистанционное зондирование↔ compare
- Случайный лесМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →