简单好上手的图像分类教程!
简单好上手的图像分类教程！
今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名谷歌员工使用这个教程构建了自己的图像分类器。内容简明易上手，不妨来试。
几个月前，Google AI教育项目放出大福利，将内部机器学习速成课程（MLCC）免费开放给所有人，以帮助更多开发人员学习和使用机器学习。
今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”。公开的第一门课程是谷歌AI团队与图像模型方面的专家合作开发的图像分类机器学习实践。
这个动手实践课程包含视频、文档和交互式编程练习，分步讲解谷歌最先进的图像分类模型是如何开发出来的。这一图像分类模型已经在Google相册的搜索功能中应用。迄今为止，已经有超过10000名谷歌员工使用这个实践指南来训练自己的图像分类器，识别照片上的猫和狗。
在这个交互式课程中，首先，你将了解图像分类是如何工作的，学习卷积神经网络的构建模块。然后，你将从头开始构建一个CNN，了解如何防止过拟合，并利用预训练的模型进行特征提取和微调。
机器学习实践：图像分类
学习本课程，你将了解谷歌state-of-the-art的图像分类模型是如何开发出来的，该模型被用于在Google Photos中进行搜索。这是一个关于卷积神经网络（CNN）的速成课程，在学习过程中，你将自己构建一个图像分类器来区分猫的照片和狗的照片。
预计完成时间：90~120 分钟
先修要求
已学完谷歌机器学习速成课程，或有机器学习基本原理相关的经验。
精通编程基础知识，并有一些Python编程的经验
在2013年5月，谷歌发布了对个人照片进行搜索的功能，用户能够根据照片中的对象在
实习五应用Grapher绘制岩石矿物成分三角图
实习五应用Grapher绘制岩石矿物成分三角图 实验报告 学生姓名： 专业班级： 指导教师： 时间：2014-5-13 1．实验目的 三角图是石油地质学中用于确定岩石分类、石油分类、组分分区等常用的图件之一。三角图中的任意一点由三个代表不同含义的数值构成，如岩石学分类中的三端元一般是石英、长石和岩屑。本次实习要求掌握应用Grapher软件绘制岩石矿物成分三角图的方法。 2．实验方案 由于各家采用的分类准则不同，所选的三角图的端元也就不一样，成因解释也就不同。目前在国内较为流行的是曾允孚等的成分一成因分类方案，现概述如下：首先，根据杂基占全岩的百分含量分为两大类，即杂基少于15% 的净砂岩(简称砂岩)和杂基大于15% 的杂砂岩。再把碎屑颗粒的总含量视为100% ，通过三个端元在三角图中的投点来细分砂岩类型。其三个端元所代表的碎屑物质组分为：Q(石英)端元、F(长石)端元、R(岩屑)端元。 砂岩分类三角图被进一步划分为三个大区、七种砂岩类型，即首先根据Q 端元的含量95% 和75% 值为界分为三大区，依次为石英砂岩区(I)、过渡区(Ⅱ～IlI)、长石砂岩一岩屑砂岩区(Ⅳ～Ⅶ)。然后再根据F端元和R端元的相对含量将后两个区加以细分，总共划分了七种类型(I．石英(杂)砂岩；Ⅱ．长石石英(杂)砂岩；Ⅲ．岩屑石英(杂)砂岩；lV．长石(杂)砂岩；V．岩屑长石(杂)砂岩；VI．长石岩屑(杂)砂岩；Ⅶ．岩屑(杂)砂岩)。 3、关键步骤描述
3.1 步骤一 打开Grapher，依次选择【File】-【New】-【Worksheet】选项，新建一个Worksheet。将鼠标选定Worksheet的某个单元格，通过【File】-【import】将所要用到的Excel文件中的数据导入到Worksheet中，保存Worksheet文件。 3.2 步骤二 从【Graph】菜单的下拉菜单中选择【Specialty Graph】–【Ternary Diagram…】命令，软件会自动弹出打开文件对话框，从打开文件对话框中打开步骤一中保存的Worksheet文件，软件就会根据所提供的数据绘制一个三角图。接下来的步骤就是对这个三角图进行补充和修改。 3.3 步骤三 在【Object Manager】对话框中，左键双击（Ternary plot1），在弹出【Ternary】图形的【Properties】对话框中将X column、Y column、Z column，调整到分别与岩屑、石英、长石对应，得到如下的三角图。这个图才应该是真正意义的砂岩的分类图的雏形。 3.4 步骤四 接下来是对三角图各轴的名称及位置、刻度及刻度值进行修改。在【object manager】对话框中，点击X Axis 1，可以在弹出的【Properties – X Axis】对话框中对各轴进行修改。 在【Axis】选项中可以通过【Title】设置轴名，再通过X offset，Y offset，Angel将轴名偏移到三角图的三端元。（X,Y的具体偏移量可以根据起始位置到目标位置的坐标的差值求得），如本次实验对于X Axis的X offset、Y offset、Angel 所取值分别为-8.50 cm和1.50 cm、0 degrees。 3.5 步骤五 在X Axis、Y Axis、Z Axis中均在【Tick Marks】选项卡中【Major ticks】和【Minor ticks】设置（Show ticks on top）、（Show ticks on bottom）参数均为不显
基于大数据分析、实施个性化教学
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1718752516.html, 基于大数据分析、实施个性化教学 作者：李昌科黄茴杰 来源：《读与写·上旬刊》2017年第01期 中图分类号：G622 文献标识码：B 文章编号：1672-1578（2017）01-0378-01 为落实"提供多元选择，促进个性学习，成就快乐童年、奠基幸福人生"的办学理念，达成"人人有才，人无全才，扬长补短，人人成才"的个性化教育目标，山东省青岛博文小学建立了学生个性化信息管理系统，通过运用信息化手段，对全校415 名学生的智能结构、学习风格进行了系统的分析研究，为每一位学生建立了个性图谱，对学生的个性化教育提出了指导意见。 1.智能结构分析 传统理论认为，人的智力由语言能力和逻辑数理能力组成，而多元智能理论认为，除语言智能和逻辑数理智能外，还包括空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际交往智能、内省智能、自然探索智能和存在智能等其它智能形式。多元智能理论为我们提供了一个全新的视角去审视我们的学生和教育，学生间的智力差别，主要在于其智能结构的不同，而面对因智能结构不同而"各具特色"的学生时，便需要因材施教，以适应学生发展需要。小学阶段是学生智力发展的关键时期，通过分析发现学生们的智能构成概貌，据此构建课程体系，开设能更好满足学生需要的课程，可以从宏观方面更好地满足全体学生智能发展的需要。 多元智能理论主张学校应该与学生、家长、教师和评估专家一起参与课程设计与智能的开发应用，学生的智能结构分析可为学校改革课程结构、创新课程设置、优化课程目标、建立多元智能课程体系提供强大的数据参考，也为每一个学生的智能开发提供依据。经过统计得知，学生们认为自己在视觉空间智能和人际交往智能两项上表现突出。在被调查的学生中，有69%认为自己的视觉空间智能为强项，62%认为人际交往智能为强项，而超过50%认为自己的语言智能、肢体运动智能和内省智能等方面较为突出，表现为强项；从调查结果也可以看出，学生的存在智能和音乐智能相对较弱。该项数据分析结果，给教师的教育教学带来许多启示，例如：数据显示绝大多数学生视觉空间智能为强项，那么小学课堂教学中通过直观教学，借助多媒体课件、绘声绘色的视频资源，可以有更好的教学效果；再如，数据显示学生的存在智能相对来说较为薄弱，这与学生年龄小、阅历少、自理自立能力弱相关，因此在学校教育中就要注意加强安全、环境、道德教育的力度，开展丰富多彩的实践活动，开设相关校本课程，在校内开设各种社会化组织，帮助学生积累生活经验，发展学生的存在智能。 从一些相关数据的对比中发现，男生在数学逻辑智能、人际交往智能、存在智能这三项智能上的表现比女生更好，而女生在语言智能和音乐智能方面的表现更为突出。在数学逻辑智能和存在智能方面表现为弱项的女生人数远多于男生人数，而男生则在语言智能、音乐智能和肢体运动智能三个方面表现为弱项的人数相对较多。因此，教师在课堂教学以及实践活动中，应
遥感影像分类envi
遥感课程教学实验之二： 遥感影像分类 实验二遥感影像的分类遥感影像的监督分类 ?实验目的
理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，学会利用遥感图像处理软ENVI 件对遥感图像进行分类的方法。 ?实验内容 1、遥感图像分类原理。 2、遥感图像监督分类。 3、最大似然法分类 ?实验条件 电脑、ENVI4.5软件。厦门市TM遥感影像。 ?实验步骤 1、启动ENVI软件，从文件菜单打开多波段影像文件，从可用波段列表中装载彩色或假色 影像，显示遥感影像。 2、从主图像窗口的工具Tools →Region of Interest →ROI Tools; 3、在自动打开的ROI Tools窗口中，设定ROI_Type 为“Polygon”（多边形），选定样本采 集的窗口类型，用Zoom（缩放窗口）进行采集。。
4、在选定的窗口如Zoom用鼠标左键画出样本区域，在结束处击鼠标右键二次，样本区域 被红色充填，同时ROI Tools窗口中显示采集样本的信息。采集新的样本点击“New Region”，重新上述步骤进行多个地物样本采集。。 5、从ENVI主菜单中，选 Classification > Supervised > Maximum Likelihood；或在端元 像元采集对话框 Endmember Collection中选择 Algorithm >MaximumLikelihood 进行最大似然法分类。
6、在出现Classification Input File 对话框中，选择输入影像文件，出现 Maximum Likelihood Parameters 对话框。 7、输入常规的分类参数。 设定一个基于似然度的阈值（Set Prpbability Threshold）：如不使用阈值，点击“None” 按钮。要对所有的类别使用同一个阈值，点击“Single Value”按钮，在“Probability Threshold”文本框中，输入一个0 到1 之间的值。似然度小于该值的像元不被分入该类。 要为每一类别设置不同的阈值： ●在类别列表中，点击想要设置不同阈值的类别。 ●点击“Multiple Values”来选择它。 ●点击“Assign Multiple Values”按钮。 ●在出现的对话框中，点击一个类别选中它，然后在对话框底部的文本框中输入阈值。为每 个类别重复该步骤。 最后给定输出结果的保存方式：文件或内存，当影像较大时建设保存到文件中，以免因内存不够而出错运算错误。 点击“OK”计算机开始自动分类运算。 8、在可用波段列表中显示分类图像。 ?实验总结
遥感图像几种分类方法的比较
摘要 遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。 遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法，另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程，而监督分类则是一个学习和训练的过程，需要一定的先验知识。非监督分类由十不能确定类别属性，因此直接利用的价值很小，研究应用也越来越少。而且监督分类随着新技术新方法的不断发展，分类方法也是层出不穷。从传统的基十贝叶斯的最大似然分类方法到现在普遍研究使用的决策树分类和人工神经网络分类方法，虽然这些方法很大程度改善了分类效果，提高了分类精度，增加了遥感的应用能力。但是不同的方法有其不同优缺点，分类效果也受很多因素的影响。 本文在对国内外遥感图像分类方法研究的进展进行充分分析的基础上，应用最大似然分类法、决策树分类法对TM影像遥感图像进行了分类处理。在对分类实现中，首先对分类过程中必不可少的并影响分类效果的步骤也进行了详细地研究，分别是分类样本和分类特征；然后详细介绍两种方法的分类实验；最后分别分析分类结果图，采用混淆矩阵和kappa系数对两种方法的分类结果进行精度评价。 关键词:TM遥感影像，图像分类，最大似然法，决策树 题目：遥感图像几种分类方法的比较...................................... 错误！未定义书签。摘要.. (1) 第一章绪论 (3)
1.1遥感图像分类的实际应用及其意义 (4) 1.2我国遥感图像分类技术现状 (5) 1.3遥感图像应用于测量中的优势及存在的问题 (6) 1.3.1遥感影像在信息更新方面的优越性 (6) 1.3.2遥感影像在提取信息精度方面存在的问题 (6) 1.4研究内容及研究方法 (8) 1.4.1研究内容 (8) 1.4.2 研究方法 (8) 1.5 论文结构 (9) 第二章遥感图像的分类 (9) 2.1 监督分类 (9) 2.1.1 监督分类的步骤 (9) 2.1.2 最大似然法 (11) 2.1.3 平行多面体分类方法 (12) 2.1.4 最小距离分类方法 (13) 2.1.5监督分类的特点 (13) 2.2 非监督分类 (14) 2.2.1 K-means算法 (14) K-均值分类法也称为 (14) 2.2.2 ISODATA分类方法 (15) 2.2.3非监督分类的特点 (17) 2.4遥感图像分类新方法 (17) 2.4.1基于决策树的分类方法 (17) 2.4.2 人工神经网络方法 (19) 2.4.3 支撑向量机 (20) 2.4.4 专家系统知识 (21) 2.5 精度评估 (22) 第三章研究区典型地物类型样本的确定 (24) 3.1 样本确定的原则和方法 (24) 3.2 研究区地物类型的确定 (24) 3.3样本区提取方案 (25) 3.4 各个地物类型的样本的选取方法 (25) 3.4.1 建立目视解译标志 (25) 3.4.2 地面实地调查采集 (26) 3.4.3 利用ENVI遥感图像处理软件选取样本点 (26) 第四章遥感图像分类实验研究 (26) 4.1遥感影像适用性的判定 (26) 4.2分类前的预处理 (28) 4.2.1空间滤波的处理 (28) 4.2.2 频域滤波处理 (28) 4.3利用ENVI软件对影像按照不同的分类方法进行监督分类 (30) 4.3.1监督分类 (30) 4.3.2 决策树 (33) 4.4分类后的处理 (35)
专题5地质作用与地表形态
潍坊滨海中学高三二轮复习地理学案 专题五——地质作用与地表形态2009.4.26 【考点分布】 【命题规律】 1.从考核内容看，内外力作用的能力来源，表现形式，形成地貌常出现在高考题中。 2.从考核形式看，多数以选择题为主，综合题多是描述地貌特征和分布地形地貌对人类活动的影响。 3.从考查能力上看，直接考查名词、概念的试题不多，理论和联系实际的能力要求高。 【要点探究】 探究点一地壳物质循环 地壳物质的循环过程可概括为：地球内部的岩浆上升变成岩浆岩；岩浆岩、变质岩及已生存的沉积岩在外力作用下形成沉积岩；岩浆岩、沉积岩及已生存的变质岩经过变质作用变成变质岩；已经形成的各类岩石在地下深处被高温融化，重熔再生，又成为新的岩浆。如下图所示： 例1：（2007年海南）下图示意某地的沉积岩层与火成岩体的相互关系。完成1～2题。
1．各岩层、岩体的生成时代按由老至新的顺序依次是 A．火成岩1、沉积岩1、沉积岩2、火成岩2、沉积岩3 B．沉积岩3、火成岩1、火成岩2、沉积岩2、沉积岩1 C．沉积岩3、火成岩1、沉积岩2、火成岩2、沉积岩1 D．沉积岩3、沉积岩2、火成岩1、火成岩2、沉积岩1 2．喷出地表的火成岩为喷出岩，没有喷出地表的火成岩为侵入岩，图中 A．火成岩1为喷出岩B．火成岩2为喷出岩 C．火成岩1、沉积岩2都为喷出岩D．火成岩1、沉积岩2都为侵入岩 【解析】岩石的类型看成因，也看产状。火成岩1显然是侵入岩，而火成岩2位喷出岩；沉积岩不存在侵入或喷出的问题。先确定沉积岩的顺序——应该是沉积岩3、2、1；火成岩2破坏了火成岩1的结构，比较新；火成岩都比沉积岩3和2年轻；火成岩往往是地壳运动剧烈，断裂作用明显时期形成的。当地壳稳定下沉后，沉积形成了沉积岩1.重新排序：沉积岩3、沉积岩2火成岩1、火成岩2、沉积岩1本题的选项首尾都确定了，其实就是辨别火成岩1和2的先后问题。 【答案】1.B 2.D 例2：读下图完成下列各题： 1、主要由a作用形成的是 2、a、b、c、d代表的地质作用分别是：b A. 岩浆冷却、外力作用、变质作用、重熔再生 B. 外力作用、岩浆冷却、变质作用、重熔再生 C. 外力作用、重熔再生、变质作用、岩浆冷却 D. 变质作用、岩浆冷却、外力作用、重熔再生 3、岩石圈的物质循环是自然界重要的物质循环，这个循环过程不能导致的结果是：d A．形成地球上丰富的矿产资源 B．改变地表的形态，塑造出千姿百态的自然景观 C．实现地区之间、圈层之间的物质交换和能量传输，从而改变地表的环境 D．通过大量的输送热能来改变大气运动 探究点二板块构造学说 1.板块及划分 地球的岩石圈并非整体一块，而是被一些构造带（如海岭、海沟等）分割成许多单元，叫做板
遥感图像分类
实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。 二、实验目的 理解并掌握图像分类的原理，学会图像分类的常用方法：人工分类（目视解译）、计算机分类（监督分类、非监督分类）。能够针对不同情况，区别使用监督分类、非监督分类。理解计算机分类的常用算法实现过程。熟练掌握遥感图像分类精度评价方法、评价指标、评价原理，并能对分类结果进行后期处理。 三、实验内容（6课时） 1.非监督分类（Unsupervised Classification)； 2.监督分类（Supervised Classification)； 3.分类精度评价（evaluate classification）； 4.分类后处理（Post-Classification Process）； 四、实验准备 实验数据： 非监督分类文件：germtm.img 监督分类文件：tm_860516.img 监督模板文件：tm_860516.sig 五、实验步骤、方法 1、非监督分类（Unsupervised Classification)
基于大数据集的自动花朵分类(Automated Flower Classification over a Large Number of Classes)
基于大数据集的自动花朵分类(Automated Flower Classification over a Large Number of Classes) 数据介绍： We investigate to what extent combinations of features can improve classification performance on a large dataset of similar classes. To this end we introduce a 103 class flower dataset. We compute four different features for the flowers, each describing different aspects, namely the local shape/texture, the shape of the boundary, the overall spatial distribution of petals, and the colour. We combine the features using a multiple kernel framework with a SVM classifier. The weights for each class are learnt using the method of Varma and Ray [16], which has achieved state of the art performance on other large dataset, such as Caltech 101/256. Our dataset has a similar challenge in the number of classes, but with the added difficulty of large between class similarity and small within class similarity. Results show that learning the optimum kernel combination of multiple features vastly improves the performance, from 55.1% for the best single feature to 72.8% for the combination of all feat 关键词： 计算机视觉,图形和图像处理,自动,花朵分类, Computer
岩石学期末复习提纲
一、绪论 1、岩石：天然产出的由一种或多种矿物或类似矿物（包括火山玻璃、生物遗骸、胶体等）组成的固态集合体。 2、岩石的成因分类： ①岩浆岩：主要由地壳或地幔的岩石经熔融或部分熔融形成的高温熔融的岩浆，在侵入地下或喷出地表冷凝固结而成的岩石。岩浆岩与火成岩是同义语。 ②沉积岩：主要形成于地表条件下，是由地表风化产物、生物有关物质、火山碎屑物等，在外力作用下搬运、沉积、固结而成。 ③变质岩：由岩浆岩、沉积岩经变质作用转化而成的岩石。如大理岩，片麻岩等。 3、岩浆岩不同于沉积岩和变质岩的主要判别标志： ①岩浆岩大部分为块状的结晶岩石，部分为玻璃质岩石。具有玻璃质的岩石一般是岩浆岩，只有极少数情况下，在强烈断裂带内，才有玻化岩。 ②岩浆岩中有一些特有的矿物和结构构造。霞石、白榴石等矿物、以及气孔、杏仁构造等。 ③岩浆岩体与围岩之间一般都有明显的界线，呈各种各样的形态存在在于地层中，有的平行，有的切穿围岩的层理和片理。 ④岩体中常含有围岩碎块（捕虏体〕，这些被捕虏的围岩碎块和围岩常遭受热变质作用。 ⑤各地质时期形成的主要岩浆岩类，大部分都可以找到与其化学成分近似的现代火山岩。 ⑥岩浆岩（除火山碎屑岩）中没有任何生物遗迹。 4、三大类岩石的野外特征对比：
5、三大岩石的关系：
火成岩：由岩浆冷凝固结后形成的岩石。 火山岩：岩浆及其他岩屑、晶屑等沿火山通道喷出地表形成的岩石。 岩浆岩的喷发形式按火山通道的形状分为： 熔透式（面）：是指岩浆喷自直径很大，形状不太规则的火山通道的一种面型喷发。 裂隙式（线）：岩浆沿一个方向的大断裂（裂隙）或断裂群上升，喷出地表。有的从窄而长的通道全面上喷；有的火山呈一字形排列分别喷发，但向下则相连成为墙状通道。因此，称为裂隙喷发(fissure eruption)。 中心式（点）：中心式喷发(Central eruption)，是指岩浆沿颈状管道的一种喷发。喷发通道在平面上为点状，又称点状喷发。 多数近代火山属于这种类型，其最大特点是常在地表形成下缓上陡的火山堆(volcanic cone)。 2、火山岩相示意图： 各种产状的岩浆岩体可以单独出现，但更多的是成群产出。地下深处的岩基向上可与岩株、岩墙、岩床、岩盘、岩盆、岩鞍等连通，甚至熔浆喷出地表形成熔岩被、熔岩流和火山锥。
遥感图像分类后处理
遥感图像分类后处理 一、实验目的与要求 监督分类和决策树分类等分类方法得到的一般是初步结果，难于达到最终的应用目的。 因此，需要对初步的分类结果进行一些处理，才能得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。 本课程将以几种常见的分类后处理操作为例，学习分类后处理工具。 二、实验内容与方法 1.实验内容 1.小斑块去除 ●Majority和Minority分析 ●聚类处理（Clump） ●过滤处理（Sieve） 2.分类统计 3.分类叠加 4.分类结果转矢量 5.ENVI Classic分类后处理 ●浏览结果 ●局部修改 ●更改类别颜色 6.精度评价 1.实验方法 在ENVI 5.x中，分类后处理的工具主要位于Toolbox/Classification/Post Classification/；
三、实验设备与材料 1.实验设备 装有ENVI 5.1的计算机 2.实验材料 以ENVI自带数据"can_tmr.img"的分类结果"can_tmr_class.dat"为例。数据位于"...\13数据\"。其他数据描述： ?can_tmr.img ——原始数据 ?can_tmr_验证.roi ——精度评价时用到的验证ROI 四、实验步骤 1.小斑块去除 应用监督分类或者非监督分类以及决策树分类，分类结果中不可避免地会产生一些面 积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除或重新分类，目前常用的方法有Majority/Minority分析、聚类处理（clump）和过滤处理（Sieve）。 1)Majority和Minority分析 Majority/Minority分析采用类似于卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该 类中，定义一个变换核尺寸，主要分析（Majority Analysis）用变换核中占主要地位（像元数最多）的像元类别代替中心像元的类别。如果使用次要分析（Minority Analysis），将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。 下面介绍详细操作流程： （1）打开分类结果——"\12.分类后处理\数据\can_tmr_class.dat"； （2）打开Majority/Minority分析工具，路径为Toolbox /Classification/Post Classification/Majority/Minority Analysis，在弹出对话框中选择"can_tmr_class.dat"，点击OK； （3）在Majority/Minority Parameters面板中，点击Select All Items选中所有的类别，其他参数按照默认即可，如下图所示。然后点击Choose按钮设置输出路径，点击OK执行操作。
碎屑岩分类命名
一、.单层厚度 极薄层状＜1cm 薄层状1～10cm 中层状10～50cm 厚层状50～100cm 巨厚层状100～200cm 块状＞200cm 二、碎屑岩分类 1.砾岩分类 1）按砾石含量分类: 砾石含量≥50%:砾岩 砾石含量≥30%,<50%:砂质砾岩,泥质砾岩 砾石含量≥5%,<30%:砾质砂岩,砾质泥岩 砾石含量>0.01%,<5%:含砾泥岩,含砾砂岩 2）按砾石大小分: 巨砾岩（≥128mm）、粗砾岩(<128~32mm)、中砾岩(<32~8mm)、细砾岩(<8~2mm)。 3）按砾石成分划分：单成分砾岩，同成分砾石含量占砾石总含量的75%以上，如石英岩（质）砾岩、花岗岩（质）砾岩；复成分砾岩，砾石中，没有哪一种单一成分超过75%。 4）按成因的划分（表）：见工作手册。 可综合命名，如复成分中砾岩。
2.砂岩分类 砂岩是粒度为2～0.063mm（1～+4ф）的砂级颗粒占50×10-2以上的碎屑岩。砂岩的进一步划分： 1）按粒度：按碎屑的粒级范围可进一步分为粗砂岩（2～0.5mm，或-1～1ф）；中粒砂岩（0.5～0.25mm，或1～2ф）；细砂岩（0.25～0.063mm，或2～4ф）三种基本类型。 2）按杂基含量划分 杂基≥15%，杂砂岩 杂基＜15%，净砂岩（简称砂岩） 3）按砂屑成分划分：石英（Q）、长石（F）、岩屑（R）三角分类图解。为了尽可能表示出此类岩石的形成机理与环境特征，建议采用成都地质学院的砂岩成分、成因分类（图，见工作手册）。如岩石中含有某种特殊矿物时可用附加命名办法，如海绿石石英砂岩、锆石砂岩等。 4）综合划分 在以上三种划分中，同时选用两种或全部三种作综合划分，如细粒长石石英净砂岩。 此外，化学沉淀胶结物占岩石总量10%以上，或胶结物具有较重要成因意义时，以X质作为附加修饰词，如硅质长石石英细砂岩。 混入了其它粒级陆源碎屑的命名，以含X质、X质作为附加修饰词。混入砾石时，命名规则见前文。混入粉砂时，碎屑中粉砂≥25%，<50%，“粉砂质…”；碎屑中粉砂≥5%，<25%，“含粉砂质…”； 3.粉砂岩分类 粉砂岩是粒度为0.063～0.0039mm（4～8ф）的碎屑占50×10-2以上的一种细碎屑岩。
图像分类
第六章图像分类 遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得客观的地物信息的过程。一般的分类方法可分为两种：监督分类与非监督分类。将多源数据应用于图像分类中，发展了基于专家知识的决策树分类。 4.1 非监督分类 非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据（遥感影像地物的光谱特征的分布规律），即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类；其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性。其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。主要有两方法：ISODATA分类与K-Means 分类。 4.1.1 ISODATA分类 ISODATA是一种遥感图像非监督分类法。全称“迭代自组织数据分析技术”（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）。ISODATA使用最小光谱距离方程产生聚类，此方法以随机的类中心作为初始类别的“种子”，依据某个判别规则进行自动迭代聚类的过程。在两次迭代的之间对上一次迭代的聚类结果进行统计分析，根据统计参数对已有类别进行取消、分裂、合并处理，并继续进行下一次迭代，直至超过最大迭代次数或者满足分类参数（阈值），完成分类过程。操作步骤如下：（1）在主菜单中，选择File→Open Image File，打开待分类图像； （2）在主菜单中，选择Classification→Unsupervised→ISOData； （3）在Classification Input File选择分类的图像文件； （4）在ISODATA Parameters窗口中设置分类参数以及输出路径和文件名（图4-1）； 图4-1 ISODATA分类参数设置
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台
上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要
遥感图像分类方法综述
遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised
砂岩的分类及用途
砂岩的分类及用途 砂是一种粒状物质，矿物和岩石碎屑是它的组分。沉积学家们通常将砂划分为粗砂：粒径2—0.5mm；中砂：粒径0.5—0.25mm；细砂：粒径0.25—0.0625mm。由这样的砂形成的岩石就是砂岩。 砂岩根据杂基含量分为两大类，即杂基少于15%的净砂岩和杂基含量多于15%的杂砂岩。两者进一步的细分可用三角图表示，其三个端元所代表的碎屑物质组分为：Q(石英)端元、F(长石)端元和R(岩屑)端元。根据各种组分含量的不同将砂岩划分为：1.石英砂岩;2.长石石英砂岩;3.岩屑石英砂岩;4.长石砂岩;5.岩屑长石砂岩;6.长石岩屑砂岩;7.岩屑砂岩。 石英砂岩：碎屑物质中90%以上为单晶石英，有少数燧石和硅质岩屑等。重矿物很少。胶结物常为硅质，次生加大胶结现象普遍。石英砂岩富集石英，一般在构造稳定、地形起伏不大、温暖潮湿气候条件下，由富含石英的母岩(花岗岩、花岗片麻岩、变质石英岩等)，遭受强烈的化学风化，并经过长距离搬运在滨海或浅海地区沉积而成。长石砂岩：主要由碎屑石英和长石组成，有的长石含量可很高。长石砂岩中的长石多为正长石、微斜长石和酸性斜长石。颜色常为红色或黄色。其形成很大程度上取决于母岩成分，首先要有富含长石的母岩，如花岗岩、花岗片麻岩。另外还需要有利的古构造、古地理和古气候条件。在构造运动强烈的地区，地形起伏也大，花岗岩基底隆起遭受强烈侵蚀，侵蚀产物迅速堆积，而形成很厚的长石砂岩。
岩屑砂岩：以石英和岩屑为主的砂岩。岩屑砂岩中岩屑成分多种多样，随母岩而异。长石以斜长石为常见，也有钾长石，还可出现不稳定的基性斜长石。岩屑砂岩颜色较深，为灰、灰绿、灰黑色，浅色者少见。岩屑砂岩多形成于强烈构造隆起区附近的构陷带或拗陷盆地中，由母岩迅速剥蚀、快速堆积而成。岩屑砂岩可以是陆相的或海相的。 杂砂岩：分选不好、泥砂混杂的砂岩，一般含石英较少，且多呈棱角状。含有不同比例的长石和岩屑，常含少量云母。长石主要是斜长石，岩屑多种。富含杂基是杂砂岩的基本特征，颗粒越细，杂基含量越高。杂基成分以绿泥石、水云母常见。杂砂岩的形成条件与长石砂岩或岩屑砂岩类似，即快速侵蚀、搬运和沉积形成的，但杂砂岩可在不同的气候条件下形成。典型的杂砂岩常堆积在急速沉降的浊积岩或复理式建造中。 砂岩是人类使用最为广泛的石材，其高贵典雅的气质天然环保的特性成就建筑史上的朵朵奇葩。数百年前用砂岩装饰而成的罗浮宫，英伦皇宫、美国国会大厦、哈佛大学、巴黎圣母院等至今仍风韵犹存，精典永在。 以前，砂岩在建筑用途上非常费力，这是由于采石场的切割机和加工机械设备比较落后。最近几年，这些情况得到改善，逐渐能以最高水平的专业知识，根据顾客对色彩的要求向顾客提供高质量的产品。砂岩可广泛应用。甚至有人认为，“人能想到的，它都可用到”。
遥感影像的分类处理
摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程
沉积岩岩石学测试题
沉积岩岩石学测试题 一、名词解释： 1、沉积岩:由地表风化产物、生物有关物质、火山碎屑物等，在外力作用下搬运、沉积、 固结而成的岩石。 2、胶结物：是指碎屑颗粒和杂基之外的化学沉淀物质。 3、结构成熟度：是指碎屑岩沉积组分在其风化、搬运和沉积作用的改造下接近最稳定 的终极结构特征的程度。 4、内碎屑：早已沉积于海底的、弱固结的碳酸盐沉积物，经岸流、波浪或潮汐等作用 剥蚀出来并再次沉积的碎屑。 5、成分成熟度：是指碎屑岩沉积组分在其风化、搬运和沉积作用的改造下接近最稳定 的终极产物的程度。 6、团粒：由泥晶碳酸盐矿物组成的颗粒。 7、层理构造：沉积物的成分、颜色和粒度在垂直于沉积物表面的方向上显示出来的特 征。 8、杂基：充填于碎屑颗粒之间细粒的机械混入物。 9、水平层理：由彼此间与层面平行的平直细层所组成。 10、接触式胶结：只在碎屑颗粒的彼此接触处才有胶结物，胶结物数量很少。 11、交错层理：在层内由一系列倾斜的细层与层面或层系界面相交，故又称斜层理。 12、孔隙式胶结：碎屑颗粒紧密相接，胶结物充填在粒间孔隙中。 13、粒序层理：即递变层理，属于具有粒度递变粒序的特殊层理。 14、基底式胶结：填隙物含量较多，碎屑彼此不相连。填隙物多半是与碎屑同时沉积的 杂基，或为微晶碳酸盐矿物。 15、块状构造:即岩石中矿物排列无次序、分布均匀的构造。 16、碎屑结构:是指碎屑岩内各结构组分的特点和相互关系。 17、核形石:又称藻灰结核，是具有同心层状的圆球或椭球状颗粒。 18、鲕粒:是具有核心和同心包壳的球状颗粒。 二、简答题 1、何谓风化作用，有几种主要类型。 地壳表层的岩石，在水、空气、太阳能以及生物的作用和影响下，发生机械破碎和化学
实习五 应用Grapher绘制岩石矿物成分三角图
实验五应用Grapher绘制岩石矿物成分三角图 实验报告 学生姓名：萱冰伊寒 专业班级：DL 指导教师：吴老师 时间：2014年5月9日
1．实验目的 （1）实验的目的与意义：要求掌握应用Grapher软件绘制岩石矿物成分三角图的方法； （2）软件特点与应用：Grapher是美国Golden软件公司的二维、三维绘图软件包中的二维绘图软件，运行于Windows环境之下，操作简便。 2．实验方案 本实验的方案设计：应用Grapher绘制岩石矿物成分三角图，在三角图中，任意点三端元组分之和为100，即Q+F+L=100，图中各端元顶点的成分含量为100，其相对边含量则为0，数据点位置为沿两边所截取各端元数值点连线的交点。 3、关键步骤描述 3.1 步骤一启动Grapher，在Worksheet中完成数据输入并保存； 3.2 步骤二新建图形文件： - 2 -
3.3 步骤三绘制三角图：【Grapher】中执行【Specialty Grapher】-【Ternary Diagram…】命令，弹出【Open Worksheet】对话框，选择上一步输入的文件并 打开，系统缺省生成如图所示的图形；
3.4 步骤四岩石矿物三角图编辑：调出【Object Manager】对话框，打开Ternary图形的【Properties】对话框选定参数，系统生成岩石矿物三角图初始图形； - 4 -
3.5 步骤五调整坐标轴：弹出【Properties-X Axis】对话框； 坐标标注形式：在【Axis】选项卡中对【Axis Limits】设置参数； 坐标标题调整：在【Axis】选项卡中对【Title】设置参数； 坐标刻度调整：【Tick Marks】对话框中【Major ticks】和【Minor ticks】设置