算法原理及流程 结合高空间分辨率遥感数据特点遥感分类方法区别，本文提出遥感分类方法区别的基于影像窗口子区的耕地类型自动识别算法分为3个步骤 首先数据源与实验结果 实验数据源选择04 m空间分辨率的Pleiades卫星遥感数据，共4个波段结论与讨论 本文提出了一种遥感影像自动识别耕地类型的机器学习算法，基于对影像的规则切分获取一定大小的影像窗口子区遥感分类方法区别；鲁铁定 监督分类方法在遥感影像分类处理中的比较J 江西科学， 2017， 353367371二基于作物物候特征的农作物遥感识别方法。
种监督分类方法中最大似然法分类精度较高，且计算时间相对较短，更普遍适合中低分辨率多光谱遥感图像分类工作根据具体需求；相关阅读遥感多分类器集成方法与应用erwer本文转自“慧天地微信公众号，版权归原作者所有杜培军相关著作遥感多分类器。
简述遥感分类及分类的依据
这种算法的实现不同于单分类研究中依赖阈值的确定方法目前单分类遥感解译中最大的不确定性来源之一就是阈值方法的选择，而本。
以上方法在一定程度上解决了遥感图像分类问题随着遥感技术的迅速发展，遥感图像分辨率越来越高，图像中大量细节的出现使得单。
简述遥感的分类标准有哪些
文章以GF1遥感影像为数据源，采用面向对象的分类方法对九寨沟熊猫海区域进行地震滑坡识别基于多尺度分割和多条件阈值分类。
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