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

说明：用BP网络对遥感图像进行自动分类，并统计各地物的面积

说明：基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。

说明：针对遥感影像的光谱信息进行分类，并评价分类精度。但需要人为调整数组的大小，来控制输入变量，将训练样本和检验样本存为.txt格式的文件，执行即可得到分类后属于各个类别的概率，以及混淆矩阵。

说明：clustering分类算法，模式识别中的，可用于遥感影像分类识别

说明：用于遥感图像分类。其输入为几幅遥感图像，使用k-mean聚类方法对图像中的不同地形进行聚类分割

说明：基于神经网路的遥感图像分类，使用神经网络对几幅不同频段的遥感图像分类，主要是区分图像中不同的地形区域。

说明：一个基于人工神经网络的有监督遥感影像地貌分类程序

说明：神经网络源码可应用于遥感图像分类，包括bp、kohonen等方法