遥感影像的监督分类有哪些？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
2. 支持向量机分类：通过一个超平面将特征空间划分为两类，使得分类误差最小化。
3. 决策树分类：通过构建一棵用于分类的树型结构，根据特征属性进行分类判断。
4. K最近邻分类：基于样本之间的距离，将未知样本分类为其最近邻样本的类别。
5. 随机森林分类：建立多个决策树，并通过投票或平均来确定最终分类结果。
6. 神经网络分类：构建深度学习模型，通过多层神经网络对遥感影像进行分类。
7. AdaBoost分类：通过逐步加权训练弱分类器，最终得到强分类器进行分类。
8. 贝叶斯网络分类：利用贝叶斯网络进行遥感影像的分类推断。
9. 深度卷积神经网络分类：利用卷积神经网络进行特征提取和分类。
这些监督分类方法以不同的理论和算法为基础，可以根据具体的遥感影像数据特点和分类需求进行选择和应用。