赞
踩
本实验为ENVI课程作业,流程正确,结果真实。
本人为在读地理学研究生一枚,才疏学浅,技艺不精,如有错漏之处,敬请指出。
如有疑问或交流请私信。
默认数据:哨兵-2A一景影像
借助ENVI5.6软件打开需要处理的影像数据:
打开-ENVI5.6深度学习模块:(没有该模块需要重新安装该模块)
点击向导工具(按照向导流程处理数据)
新建感兴趣区,添加文件夹并命名:
左侧点击“+号”,添加ROI名称:
右侧添加所需绘制的影像底图(即加载的影像):
点击“draw”,进行绘制感兴趣区界面:
输入roi名称,选择绘制类型(河流推荐线型,第三个):
进行绘制(漫长的过程):
绘制完毕或者暂停绘制,需要先保存文件,点击“save as”:
打开ENVI deep learning 向导,训练一个新模型:
依次点击“ Train a single-class model”:
点击“ build laber raster from roi”
输入影像数据1及roi数据,并保存输出位置:
点击ok,等待输出:
等待影像地图2的加载:
加载完毕后,点击第二项,训练模型(train model):
点击新训练模型(new model):
输入训练新模型的名称、尺寸、波段数及输出位置:
漫长的等待:
训练完毕后,输入刚刚训练的模型、需要训练的影像数据:
设置参数:(迭代次数、模糊边界等),具体参数如图:
等待
完成后,按照向导继续点击:
输入影像数据:
漫长的等待:
完成后会自动跳转网页页面,查看进度:
漫长的等待:
查看结果:
效果还是不错的,比水体指数法更准确(课程有对比实验),并且云也没有显示,剔除了云的影响。细小水体和河流也都识别出来了。
(知道这是哪儿吗????)
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。