ArcGIS之遥感影像分类及成果应用视频课程(GIS思维)

让学员快速上手ArcGIS的遥感影像分类。拓展对遥感卫星的认识,学习遥感影像的波段合成、分类前数据分析处理、监督分类、非监督分类、分类后后处理、分类精度评价、土地利用转移矩阵、土地利用动态变化图、土地利用标准出图。等等。详...

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中级21课时2017/09/19更新

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GIS黄晓军
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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

ArcGIS中级,国土、规划、测绘、地理信息、设计等行业,高校教学参考,大学相关专业学生

你将会学到:

让学员快速上手ArcGIS的遥感影像分类。拓展对遥感卫星的认识,学习遥感影像的波段合成、分类前数据分析处理、监督分类、非监督分类、分类后后处理、分类精度评价、土地利用转移矩阵、土地利用动态变化图、土地利用标准出图。等等。详见课程目录。

课程简介:

课程采用ArcGIS10.3.1(中文版)进行录制,适用于10.0、10.1、10.2、10.4系列。
PPT中实行工具中英文对照,让使用英文版的小伙伴也可以学习。报名课程后提供课程PPT与操作数据下载,可在报名页面或者播放页面下载哦。课程都是超清格式,发现视频不够清晰,选择清晰度调整哦。

                             ArcGIS之遥感影像分类及成果应用


1 遥感影像、主要遥感卫星介绍(开眼界)  

     遥感概念介绍,主要遥感卫星影像说明。带你开眼界,介绍几个棒棒哒的遥感网站,提高你的逼格


2 LandSat8卫星介绍、从USGS下载、波段组合

 2.1 LandSat8卫星数据介绍,其余Landsat7的比较(OLI与ETM+)
 2.2 LandSat8数据下载,从USGS、地理空间数据云下载,介绍Landsat8数据各个文件的组成及其含义。
 2.3 landSat8数据不同波段的合成,例如753波段、564波段等等


3 遥感影像分类概述  

介绍遥感影像分类含义、作用,非监督分类、监督分类以及相关的术语。影像分类的具体流程。


4 数据分析及预处理  

直方图的应用,栅格数据的拉伸和压缩,主成分分析,两种不同种方法的裁剪。


5 非监督分类 

 介绍K-Means和IsoData两种非监督分类算法,普通波段合成之后影像及主成分分析的非监督分类
6监督分类

 6.1 创建训练样本。介绍如何创建训练样本、如何利用Google Earth历史影像查看器辅助选取训练样本,编辑训练样本
 6.2 评估训练样本。直方图、散点图、数据统计。
 6.3 特征文件。创建特征文件,评估特征文件。
 6.4 最大似然法分类。交互式角度分类,最大似然分类的全分为介绍,理论、工具应用,置信栅格。


7分类后处理 

7.1 众数滤波。原理与工具应用。对分类结果进行处理,达到相关要求。
7.2 边界清理。原理与工具应用。对分类结果进行处理,达到相关要求。 

7.3 移除孤岛。原理与工具应用。对分类结果进行处理,达到相关要求。


8 分类精度评价 

 从混淆矩阵出发,介绍用户总体精度、生产者精度、使用精度、Kappa系数的求算。


9 土地利用转移矩阵、土地利用变化动态图  

土地利用转移矩阵、土地利用变化动态图


10 遥感影像分类成果出图 

10.1 创建符号库(点、线、面),根据相关符号标准。线符号创建应用于图框。
10.2 制图表达的应用。高级制图的初探。
10.3 标准成图。鹰眼地图、图幅整饰(图例、指北针、比例尺、格网等)。1和2整体应用于3,出图。



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