PIE SDK ISODATA分类
1.算法功能简介
ISODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechniqueAlgorithm)即迭代式自组织数据分析技术, 其大致原理是首先计算数据空间中均匀分布的类均值, 然后用最小距离规则将剩余的像元进行迭代聚合;每次迭代都重新计算均值,且 根据所得的新均值,对像元进行再分类;这一处理过程持续到每一类的像元数变化少于所选的像元变化阀值或者达到了迭代的最大次数。
ISODATA 算法通过设置初始参数而引入人机对话环节,并使用归并和分裂 等机制,当两类聚中心小于某个阀值时,将它们合并为一类。当某类的标准差大 于某一阀值时或其样本数目超过某一阀值时,将其分裂为两类,在某类样本数目 小于某一阀值时,将其取消。这样根据初始类聚中心和设定的类别数目等参数迭代,最终得到一个比较理想的分类结果。 ISODATA 算法是一种常用的聚类分析方法,是一种非监督学习方法。
PIE SDK支持算法功能的执行,下面对ISODATA分类算法功能进行介绍。
2.算法功能实现说明
2.1. 实现步骤
|
第一步 |
算法参数设置 |
|
第二步 |
算法执行 |
|
第三步 |
结果显示 |
2.2算法参数
|
算法名称 |
ISODATA分类 |
|
|
C#算法DLL |
PIE.CommonAlgo.dll |
|
|
C#算法名称 |
PIE.CommonAlgo.ISODataClassificationAlgo |
|
|
参数结构体 |
ISODataClassification_Exchange_Info |
|
|
参数说明 |
||
|
InputFilePath |
String |
输入文件 (*.tif;*.tiff; *.img) |
|
OutputFilePath |
String |
输出文件路径 (*.tif;*.tiff; *.img) |
|
ProspClassNum |
Int |
预期类数(2~255的正整数,默认为8) |
|
InitClassNum |
Int |
初始类数(2~255的正整数,默认为5) |
|
MinSam |
Int |
最少像元数(大于0的正整数,默认为5) |
|
MaxMerge |
Int |
最大合并对数(大于0的正整数,,默认为1) |
|
MaxLoop |
Int |
最大迭代次数(大于0的正整数,默认为5) |
|
Dev |
double |
最大标准差(正数,默认为9.8) |
|
MinDis |
double |
最小中心距离(正数,默认为6.4) |
|
FuncName |
String |
功能名称 |
|
FileTypeCode |
String |
根据输出类型获得文件编码类型 .tif/.tiff——GTiff .img—————HFA 其他—————ENVI |
|
ListBands |
IList<Int> |
输入影像的波段(至少选择一个波段,{ 0, 1, 2, 3 }) |
2.3. 示例代码
|
项目路径 |
百度云盘地址下/PIE示例程序/10.算法调用/图像处理/ ImageProcessing. ISODataClassificationAlgo |
|
数据路径 |
百度云盘地址下/PIE示例数据/栅格数据/01.GF1/GF1_PMS1_E116.5_N39.4_20131127_L1A0000117600-MSS1.tiff |
|
视频路径 |
百度云盘地址下/PIE视频教程/10.算法调用/图像处理/ISODATA分类算法.avi |
|
示例代码 |
|
/// <summary> |
|
2.4. 示例截图

PIE SDK ISODATA分类的更多相关文章
- PIE SDK 距离分类和最大似然分类
1.算法功能简介 监督分类,也叫训练场地法.训练分类法,是遥感图像分类的一种,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程.监督分类算法有平行算法.平行六面体法.最小距离法.最大似然法.马 ...
- PIE SDK K-Means分类
1.算法功能简介 K-Means 算法的基本思想是:以空间中 k 个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法首先随机从数据集中选 ...
- PIE SDK 精度分析(分类后处理)
1.算法功能简介 遥感图像分类精度分析通常把分类图与标准数据进行比较,然后用正确分类的百分比来表示分类的精度. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对精度分析算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 ...
- PIE SDK分类合并
1. 算法功能简介 分类合并功能是将分类文件中所设置的对应类别进行合并. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对分类合并算法功能进行介绍. 2. 算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参 ...
- PIE SDK 文章目录索引
1.PIE SDK介绍 1.1. PIE软件介绍 1.2. PIE SDK介绍 1.3. PIE支持项目介绍 1.4. PIE.NET-SDK插件式二次开发介绍 1.5. PIE.NET-S ...
- PIE SDK Command&&Tool工具命令一览表
PIE SDK Command&&Tool工具命令一览表 编号 模板 名称(中文) Command&Tool 程序集 备注 1 数据管理 加载栅格数据 PIE.Controls ...
- PIE SDK分类统计
1. 算法功能简介 分类统计功能是将分类后的结果统计输出. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对分类统计算法功能进行介绍. 2. 算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 ...
- PIE SDK过滤
1. 算法功能简介 过滤功能使用斑点分组方法来消除分类文件中被隔离的分类像元,用以解决分类图像中出现的孤岛问题. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对过滤算法功能进行介绍. 2. 算法功能实现说明 ...
- PIE SDK聚类
1.算法功能简介 聚类处理时运用形态学算子将临近的类似分类区域聚类并合并. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对聚类算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设 ...
随机推荐
- Maven——依赖
一.依赖的范围 依赖的范围有几个可选值,我们用得到的是:compile.test.provided 三个. [1]从项目结构角度理解 compile 和 test 的区别 [2]从开发和运行这两个不同 ...
- Mybatis XML 配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC ...
- 编写高质量代码改善C#程序的157个建议——建议59:不要在不恰当的场合下引发异常
建议59:不要在不恰当的场合下引发异常 常见的不易于引发异常的情况是对在可控范围内的输入和输出引发异常. private void SaveUser3(User user) { ) { throw n ...
- [vscode] github travis 集成问题
问题log $ npm install -npm ERR! 404 Not Found npm ERR! 404 npm ERR! 404 'types/mocha' is not in the np ...
- URLRewrite 实现方法详解
所谓的伪静态页面,就是指的URL重写,在ASP.NET中实现非常简单首先你要在你的项目里引用两个DLL:ActionlessForm.dll.URLRewriter.dll,真正实现重写的是 URLR ...
- web端访问文件没有权限的问题
背景 : ftp的PHP项目中的某些文件没有写入的权限..系统报注意错误!!! 原因 : 一般情况下,web端访问网站一般使用的是WWW权限(有限制的权限组)去访问, 但是我们编程开发的时候, 有可能 ...
- Markdown使用心得
1. 标题的使用 在使用标题时,如果为了层次清晰,可以在"#"后加上"1. "或者"1.1. "这种序号. 每一级标题的正文结束后,最好加一 ...
- Android日期时间选择器DatePicker、TimePicker日期时间改变事件响应(Android学习笔记)
activity_main.xml <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android&qu ...
- 十二、Nodejs 包与 NPM 第三方模块安装 package.json 以及 CNPM
1. 包 Nodejs 中除了它自己提供的核心模块外,我们可以自定义模块,也可以使用第三方的模块.Nodejs 中第三方模块由包组成,可以通过包来对一组具有相互依赖关系的模块进行统一管理. 在 Nod ...
- pdo + 事务处理 处理线性事务
/* * 事物处理线性操作. * 以转账为例 */ header('Content-type:text/html;charset=utf-8'); $opt = array(PDO::ATTR_PER ...