说明：对遥感图像进行分类，使用k均值算法,对Indian_pines数据进行分类

说明：遥感原理与运用，遥感原理运用中的最小距离原理的监督分类

说明：基于主动学习的高光谱遥感图像分类，主动学习方法也比较流行，新颖。

说明：用matlab进行bp网络分类，例子为崇明东滩遥感图像

说明：基于knn算法的遥感图像分类 源代码 算法测试

说明：用于遥感图像分类的自动分类，方便快速，疗效快，你值得拥有！

说明：遥感影像分类，K均值和ISODATA算法实现，分类效果较好

说明：利用k-means方法对图像进行分类（matlab程序和c++程序），如对遥感图像分辨出河流、树木等，需要自己定义所处理图片位置，还有将分类的图片进行彩色区分

说明：基于改进的kmean的非监督分类，实现全自动的遥感图像分类

说明：实现简单的遥感图像分类处理,使用的语言为C++，其中监督分类为最大似然算法，非监督分类为ISODATA算法

说明：对于遥感影像的K近邻分类器，并且将分类结果彩色显示出来，效果不错。

说明：利用MATLAB对遥感图片进行BP神经网络分类

说明：envi二次开发，调用其中的分类函数，实现对遥感影像的分类，减少开发难度

说明：武汉大学遥感编程实习源代码,包括对影像的分类和对IMG图像的读取转换，影像的融合

说明：模式识别监督法分类实例，是武汉大学遥感院的课程作业

说明：经典的最大似然法分类法的C语言实现，有助于深入了解遥感分类原理。

说明：高分辨率遥感图像进行识别分类，寻找出边界，然后进行进一步处理

说明：matlab编程，读取ENVI图像，用matlab读取遥感图像，用于后续的分类处理

说明：基于matlab的自组织神经网络进行遥感图像分类处理

说明：遥感图像分类工具箱，包含多种基于支持向量机分类器的主动学习算法

说明：基于matlab神经网络的遥感图像分类，使用了BP神经网络

说明：基于matlab R2010a的BP神经网络在遥感图像分类中的应用源代码

说明：关于遥感影像分类和变化检测的一本外文数据，其特色在于用IDL实现了很多经典算法，很值得借鉴！

说明：神经网络分类遥感代码，利用神经网络方法实现遥感影像的分类。

说明：利用bp神经网络对遥感图像进行分类，输入样本值后，根据样本值对遥感图像不同的地物进行分类，分类后计算每种地物所占面积

说明：数字图像处理、遥感原理应用、图像旋转平移、缩放、增强、分割、分类、聚类分析

说明：将matlab应用于基于纹理特征的遥感影像分类中的标准差分类

说明：遥感图像处理算法介绍，包括分类、融合、植物检测、变化检测等算法的具体介绍，是编程的基础和遥感的基础知识。

说明：图像分割是遥感图像处理的重要研究内容。可见光遥感图像的处理在 军事和民用方面都具有广泛的应用，而对可见光遥感图像的分割是其中的 重要的研究内容之一。现有的遥感目标提取方法大都是在红外图像或者 SAR图像上对某一类特定目标进行的，而可见光遥感图像上的分割方法大 都是针对中低分辨率图像上的地物地貌分类。将中低分辨率遥感图像上的

说明：基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4 的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率