当前位置:   article > 正文

GIS遥感专栏02:ENVI深度学习模块实现水质提取

envi深度学习

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????)

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/Gausst松鼠会/article/detail/346947
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号