说明：基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类处理 文档

说明：遥感数据简单的监督分类程序代码，遥感数据简单的监督分类程序代码

说明：模式识别中的监督分类程序，通过在遥感影像上选择训练样区，计算混淆矩阵，进行分类。

说明：自己变得额matlab 贝叶斯分类程序 实现图像分类 遥感图像分了

说明：程序实现图像问题特征的提取，可以用于遥感影像的多特征分类实验。

说明：基于纹理及光谱信息融合的遥感图像分类方法研究，硕士论文，有关纹理和遥感图像分类很好的学习素材

说明：knn分类算法 遥感图象分类 knn分类算法 遥感图象分类

说明：传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困 难。介绍了面向对象与基于像素的分类方法 ,探讨了基于面向对象的遥感影像的模糊分类方法在地 物分类中的新思路。并且通过了展示利用 ecognition 进行的的一个分类实例 ,阐述了面向对象的模 糊分类技术的软件应用

说明：海量遥感影像监督法分类，基于GDAL，附有使用文档。

说明：利用K均值算法对7个波段的TM遥感影像进行有监督的分类！里面包含完整的算法及TM图像，下载即可进行调试!

说明：实现ISODATA算法，用于遥感影像非监督分类

说明：基于VC++的平台，采用MFC，实现了遥感图像的分类。

说明：遥感图像分类描述，有代码，也有图像，用Matlab实现

说明：遥感数据，计算kappa系数，遥感影像，还有一些相关的分类的系数计算

说明：改进的P_SVM支持向量机与遥感数据分类,对多光谱高光谱分类

说明：关于遥感图像分类方面的程序源代码 有主成分分析，神经网络等方法

说明：支持向量机用于遥感影像分类，是一种高效、高精度的人工智能分类算法

说明：基于matlab环境的SVM程序，SVM可用于分析小样本，以做遥感影像的分类处理

说明：基于bp神经网络的遥感图像的分类和识别的MATLAB实现

说明：在运行中的应用遥感分类长度特点详细的植被分类方法

说明：遥感影像分类的matlab实现（源码+图像）。以及分类后评价（总体精度、Kappa系数、混淆矩阵）。

说明：《遥感原理》实验指导书 实验一、ERDAS 视窗的基本操作 实验二、遥感图像的几何校正 实验三：遥感图像的增强处理 实验四：遥感信息的复合 实验五：遥感图像分类---监督分类 实验六：遥感图像分类---非监督分类

说明：运用数学形态学原理 分割之后的特征提取 遥感影像分类中的应用

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：模糊c均值聚类算法对遥感图像分类，可自己进行修改

说明：基于小波变换和K-Mean算法的崇明东滩遥感图像分类，读取样本的能量特征向量进行分类，并返回分类图像的RGB图，显示各类地物面积比例

说明：matlab平台的基于bp神经网络的遥感图像分类

说明：遥感图像的打开处理程序，能够打开单波段，多波段图像，几何图像变换，线性拉伸变换，平滑 处理包括并行和串行，锐化处理包括梯度锐化、Roberts锐化、laplace锐化、sobel锐化等，还 有用绝对距离和马氏距离算法进行的监督分类算法等，包括了RAW格式数据资源

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：基于BP神经网络的遥感图像分类代码。从样本中提取崇明岛东滩十种地物的光谱特征，并训练BP网络，再利用网络进行分类