基于非监督分类的遥感信息提取方法尝试

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随着遥感技术的发展,遥感数据已应用到很多领域。从遥感影像中分析出地物空间特征和属性特征是遥感影像解译的关键。遥感图像分类是将图像中每个像元根据其在不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他相关信息,按照一定的规则或算法划分为不同的类别。利用非监督分类法尝试对ETM+遥感影像进行分析解译,提取水体专题信息,从结果来看专题信息提取效果较好。 With the development of remote sensing technology, remote sensing data has been applied to many fields. Analysis of remote sensing image features and spatial features of the remote sensing image interpretation is the key. Remote sensing image classification is to divide each pixel in the image into different categories according to certain rules or algorithms based on its spectral brightness, spatial structure characteristics or other relevant information in different bands. The unsupervised taxonomy is used to analyze and interpret the ETM + remote sensing images and to extract thematic information of the water body. The result shows that the thematic information is better extracted.
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