一种通用的图像分类方法

这篇文章介绍了作者在Kaggle植物幼苗分类比赛使用的方法，该方法连续几个月排名第一，最终排名第五。该方法非常通用，也可以用于其他图像识别任务。

任务概述

你能区分杂草和作物幼苗吗?

有效做到这一点的能力意味着更高的作物产量和更好的环境管理。

奥尔胡斯大学信号处理小组与南丹麦大学合作发布了一个数据集，其中包含大约960种不同生长阶段的植物的图像，这些植物属于12个物种。

样本植物之一：繁缕样本[3]

该数据集包含有标注的RGB图像，物理分辨率约为每毫米10个像素。

为了规范对数据集获得的分类结果的评价，研究者提出了基于F1分数的基准。

下面的图是数据集中所有12个类的样本：

图像分类任务可以分为5个步骤：

步骤1

机器学习中的第一个也是最重要的任务是在继续使用任何算法之前对数据集进行分析。这对于理解数据集的复杂性非常重要，最终将有助于设计算法。

图像和类的分布如下：

如前所述，共有12个类，4750张图像。但是，从上面的图中可以看出，数据的分布不均匀，类的分布从最大有654张图像到最小只有221张图像。这表明数据不均衡，数据需要均衡才能获得最佳结果。我们将在第3个步骤讲这一点。

每个类的图像分布

物质的分类(第一课时)教学设计全国二等奖

课题：物质的分类（第一课时）教学设计单位：XXXXXXXXXX 作者：XXXXXX

课题：物质的分类（第一课时）教学设计单位：XXXXXXXXXXXXX 作者：XXXXXX 一、教材分析本部分教学内容位于新课标人教版高中必修化学1第二章《化学物质及其变化》的第一节《物质的分类》。本章是高中化学阶段学生认识学科内容的第一章，是连接初中与高中化学的桥梁与纽带，起到了承上启下的重要作用，承上即帮助学生对九年义务教育的化学学习进行回忆性复习，启下即引导学生有效地开展高中阶段的学习，为学生学习后续课程打下坚实的基础。通过对本章节的学习，学生对科学的分类方法有了更深刻的认识，有利于发展自身科学素养。因此，本章在全书中占有特殊的地位，具有重要的功能，是整个高中化学的教学重点之一。二、教学内容分析人们想要对数以千万种的化学物质进行研究，认识它们的规律，就必须先将它们进行科学的分类。本章的基本线索就是对化学物质及其变化的分类。从分类这一知识点来说，学生在初中化学有过初步的学习，即纯净物的分类。本节是对物质的分类内容的细化，通过对“交叉法”“树状分类法”的提出与讲解，更进一步的使学生理解并掌握科学分类的方法，从而将其有效地应用于化学学习。三、学情分析本节的教学对象是刚上高一的学生，此时学生的特点是处于初中与高中学习的过渡期。在知识基础上，具有了一定的逻辑思维能力及认知能力，掌握了相当水平的化学知识如纯净物、混合物、酸、碱和盐的相关规律，初步了解物质分类的涵义及思想，具备了接收新知识的能力；在思想上，处于从直觉型思维向抽象思维过渡的时期，并未将分类法作为化学学习的基础。本节教学内容正是对初中化学知识的回顾与总结，以科学的分类法为引导，帮助学生形成分类观，开启高中化学学习新方向。四、教学目标教学目标的制定以课程标准对本部分的教学要求（能根据物质的组成和性质对物质进行分类）为主，结合本部分教学内容在教材中的地位作用及学情，制定如下： 1、知识与技能目标（1）能根据物质的组成和性质对物质进行分类。

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)

高中化学物质的分类教案新人教版必修

第一节物质的分类第1课时教学目标 1．感受分类是学习和研究化学物质及其变化的一种重要科学方法；了解两种常用的、具体的分类方法：“交叉分类法”和“树状分类法”； 2．能用不同的方法对化学物质及其变化进行分类； 3．知道胶体是一种常见的分散系，了解丁达尔效应；重点难点常见化学物质及其变化的分类方法；教学过程 [思考与交流] 图书馆里有许许多多的书籍，为什么你能够很快就找到你所需要的书？图书馆工作人员在将许多书放上书架之前可能做了哪些工作？大超市里有成千上万种商品，为什么人们能迅速挑出自己所需要的商品？ [思考与交流] 1．请尝试对你所学过的化学物质和化学反应进行分类，并与同学交流。 2．请从其他方面收集一些应用分类方法的例子，讨论对它们进行分类的目的和意义。[归纳与整理] 1．在分类的标准确定之后，同类中的事物在某些方面的相似性可以帮助我们做到举一反三；对于不同事物的了解使我们有可能做到由此及彼。所以，分类法是一种行之有效、简单易行的科学方法。运用分类的方法不仅能使有关化学物质及其变化的知识系统化，还可以通过分门别类的研究，发现物质及其变化的规律。 [思考与交流] 对于纯净物Na2CO3，从其组成的阳离子来看，它属于什么盐？从阴离子来看，又属于什么盐？ [归纳与整理] 第一节物质的分类一、简单分类法及其应用 1．化学物质的分类 (1)交叉分类法 Na2CO3钠盐 Na2SO4钾盐 K2SO4硫酸盐 K2CO3碳酸盐 [归纳与整理]

1．将事物进行分类时，按照不同的分类标准进行分类会产生不同的分类结果。 2．在认识事物时，运用多种分类方法，可以弥补单一分类方法的不足。交叉分类法就是这种思想的体现。 3．对同类事物可以通过树状分类法进行再分类。 [思考与交流] 1．对于化学物质，如果按照所含物质种类的多少，可以怎样分类？ 2．对于化合物我们按照不同的分类标准进行分类可以产生哪些分类结果？ [归纳与整理] (2)树状分类法［实践与探究］ 1、查阅资料并与同学合作，为石油加工后的产品或用途制作一张树状分类图。 2、选择熟悉的物质，制作一张交叉分类图。提示：氧化物、酸、碱、盐等还可以按照不同的标准进一步进行分类，化合物也可以分为无机化合物和有机化合物等。 [思考与交流] 1．在初中我们学习过四种基本化学反应类型，它们是按照什么标准进行分类的？将化学反应又可以按照哪些不同的标准进行分类呢？ [归纳与整理] 2．化学反应的分类：

遥感图像分类方法综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ff3985854.html, 遥感图像分类方法综述作者：胡伟强鹿艳晶来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2015年第08期摘要：对传统图像监督分类方法和非监督分类方法在遥感图像分类中的应用进行总结，对基于人工神经网络、模糊理论、小波分析、支持向量机等理论的新的遥感图像分类方法进行了介绍，并对遥感图像分类方法研究的发展趋势做了展望。关键词：遥感图像；监督分类；分类精度 1 概述遥感就是远离地表，借助于电磁波来收集、获取地表的地学、生物学、资源环境等过程和现象的科学技术。遥感技术系统由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收及处理系统、分析系统。遥感数据就是用遥感器探测来自地表的电磁波，通过采样及量化后获得的数字化数据。 2 传统遥感图像分类方法 2.1 非监督分类方法非监督分类方法也称为聚类分析。进行非监督分类时，不必对遥感图像影像地物获取先验类别知识，仅依靠遥感图像上不同类别地物光谱信息进行特征提取，根据图像本身的统计特征的差别来达到分类的目的。主要的算法有：K-均值聚类（K-means）算法和迭代自组织数据分析法（Iterative Self-organizing Data Analysis Techniques A， ISODATA）等。 2.2 监督分类方法对于监督分类，训练区的选择要求有代表性，训练样本的选择要考虑到遥感图像的地物光谱特征，而且样本数目应能够满足分类的要求，否则，一旦样本数目超过一定的阈值时，分类器的精度便会下降。主要的算法有：最大似然分类（Maximum Likelihood classification，MLC）、最小距离分类、K-近邻分类等。 3 基于新理论的遥感图像分类方法 3.1 基于人工神经网络的遥感图像分类在遥感图像的分类处理中，人工神经网络的输入层神经元表征遥感图像的输入模式。每一个输入层神经元对应于一个光谱波段，每一个输出层神经元则对应于一种土地覆盖类型。其

元素与物质的分类教案

元素与物质的分类一、教材分析本节是鲁科版高中化学必修一第二章第一节的内容，它起到承上启下的作用，上是“研究物质的方法与程序”延续，下为以元素为主线的物质分类学习打下基础。学生在初中化学中已经认识了几种具体物质的性质和单质、酸、碱、盐、氧化物的一般性质，但他们只是从单个物质的角度认识物质的性质，尚未从一类物质的角度认识物质的性质，更未建立起元素与物质的关系。因此，通过元素与物质的关系的研究，引导学生以元素的观点认识物质；通过研究用不同的标准对物质进行分类，使学生建立分类的观点。在分类的基础上，研究纯净物——单质、氧化物、酸、碱、盐之间的相互关系；让学生知道元素如何组成物质（可以游离态和化合态两种形态存在）。按元素的分类观，每一种元素都有自己的家族，从而建立起元素与物质的关系，进而让学生理解为什么110多种元素可以组成上千万种不同的物质。二、教学目标 1.知识与技能（1）使学生初步接触各种元素及其化合物，知道元素以游离态和化合态两种形态在物质中存在，以及每一种物质都有自己的物质家族，建立起元素与物质家族的关系，了解110多种元素为什么能组成上千万种物质。（2）从物质组成和性质的角度对物质进行分类，为研究物质的通性建立认识框架，同时知道可以依据不同的标准对物质进行分类。了解单质、氧化物、酸、碱、盐之间的反应关系，掌握一类物质可能与哪些其它类物质发生化学反应。体验了解研究一类物质与其它类物质之间反应的关系的过程方法。 2.过程与方法（1）学会如何以元素为核心认识物质，由对单个物质的认识向对一类物质的认识转变（2）体现分类观的应用，形成元素族初步观念；同时体验分类的重要意义 3.情感态度与价值观（1）培养元素的资源意识，体会分类的重要意义，形成物质的元素观和分类观（2）让学生树立运用化学知识，使自己生活得更健康。三、教学重难点重点：元素与物质的关系；物质分类的依据难点：以元素常见化合价找出常见物质并指出这些物质所属的类别；单质、氧化物、酸、

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)

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

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

遥感图像分类方法研究综述

第2期,总第64期国　土　资　源　遥　感No.2,2005　2005年6月15日RE MOTE SENSI N G F OR LAND&RES OURCES Jun.,2005　遥感图像分类方法研究综述李石华1,王金亮1,毕艳1,2,陈姚1,朱妙园1,杨帅3,朱佳1 (1.云南师范大学旅游与地理科学学院,昆明　650092;2.云南省寄生虫病防治所,思茅　665000; 3.云南开远市第一中学,开远　661600) 摘要:综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法,介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,并作了简单评述,最后,展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。关键词:遥感;图像分类;分类方法中图分类号:TP751　文献标识码:A 文章编号:1001-070X(2005)02-0001-06 0　引言随着卫星遥感和航空遥感图像分辨率的不断提高,人们可以从遥感图像中获得更多有用的数据和信息。由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环节———图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努力,形成了许多分类方法和算法。本文较全面地综述了这些分类方法和算法,为遥感图像分类提供理论指导。 1　遥感图像分类研究现状在目前遥感分类应用中,用得较多的是传统的模式识别分类方法,诸如最小距离法、平行六面体法、最大似然法、等混合距离法(I S OM I X)、循环集群法(I S ODAT A)等监督与非监督分类法。其分类结果由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”、 “异物同谱”现象的存在,往往出现较多的错分、漏分现象,导致分类精度不高[1]。随着遥感应用技术的发展,傅肃性等对P.V.Balstad(1986)利用神经网络进行遥感影像分类的研究情况以及章杨清等在利用分维向量改进神经网络在遥感模式识别中的分类精度问题作了阐述[2], 孙家对M.A.Friedl(1992)和 C.E.B r odley(1996)研究的大量适用于遥感图像分类的决策树结构作了阐述[3],尤其是近年来针对高光谱数据的广泛应用,各种新理论新方法相继涌现,对传统计算机分类方法提出了新的要求[4,5]。 2　基于统计分析的遥感图像分类方法 2.1　监督分类监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,从而把图像中的各个像元点划归到各个给定类的分类方法[2,3,6,7]。常用的监督分类方法有:K邻近法(K-Nearest Neighbor)、决策树法(Decisi on Tree Classifi2 er)和贝叶斯分类法(Bayesian Classifier)。主要步骤包括:①选择特征波段;②选择训练区;③选择或构造训练分类器;④对分类精度进行评价。最大似然分类法(MLC)是遥感分类的主要手段之一。其分类器被认为是一种稳定性、鲁棒性好的分类器[8]。但是,如果图像数据在特征空间中分布比较复杂、离散,或采集的训练样本不够充分、不具代表性,通过直接手段来估计最大似然函数的参数,就有可能造成与实际分布的较大偏差,导致分类结果精度下降。为此,不少学者提出了最大似然分类器和神经网络分类器。改进的最大似然分类器多采用Gauss光谱模型作为条件概率密度函数模型,其中最简单的是各类先验概率相等的分类器(即通常所说的最大似然分类器),复杂的有Ediri w ickre ma等提出的启发式像素分类估计先验概率法。Mclachlang J 收稿日期:2004-11-23;修订日期:2005-03-15 基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2003CB41505-11)、国家自然科学基金项目(40361007)和云南省自然科学基金项目(2002D0036M和2003C0030Q)资助。

讲义4：物质的分类方法

简单分类法及其应用【知识回顾】（1）我们曾经将元素分为金属元素和元素，如（写出4种即可）是金属元素，S、P、Cl是元素。（2）化学反应分为四种基本反应类型，即、、、。（3）物质分为和纯净物；纯净物又可以分为单质和；单质可分为金属单质和单质；化合物可分为氧化物、、、。（4）混合物：由种或种以上的物质组成，例如：空气。纯净物：只由种物质组成，例如：水、水银、蓝矾(CuSO4?5H2O)都是纯净物，冰与水混合是纯净物。（5）单质：由同种（或一种）元素组成的，例如：氧气（液氧）、水银、液氯。（6）化合物：由种或种以上的元素组成的纯净物，例如：氯化氢、氨气。（7）氧化物：由种元素组成且其中一种是元素的化合物，例如：水、一氧化碳、二氧化碳。（8）有些食品的包装袋中有一个小纸袋，上面写着“干燥剂”，其主要成分是生石灰（CaO）。 ①生石灰属于哪种类别的物质？。 ②生石灰可作干燥剂的理由是（用化学方程式表示）。 ③生石灰还可以与哪些类别的物质发生化学反应？列举三例，并写出化学方程式。 ④小纸袋中的物质能否长期持续地作干燥剂？为什么？ ⑤在你所认识的化学物质中还有哪些物质可以用作干燥剂？举例说明。一、分类分类是学习和研究化学物质及其变化的一种常用的科学方法，根据不同的需要，分类的标准可以不同。当分类标准确定之后，同类中的事物在某些方面的相似性可以帮助我们做到举一反三，增加对不同类事物的了解，使我们有可能做到由此及彼。运用分类的方法不仅能使有关化学物质及其变化的知识系统化，还可以通过分门别类的研究，发现物质及其变化的规律。二、常见的分类方法（一）交叉分类法 1．含义：根据不同的分类标准，对同一事物进行多种分类的一种分类方法。 2．【举例】利用交叉分类法对下列物质分类，在物质与物质类别之间连线。

试述遥感图像分类的方法,并简单分析各种分类方法的优缺点。

遥感原理与应用 1.试述遥感图像分类的方法，并简单分析各种分类方法的优缺点。答：监督分类：1、最大似然法；2、平行多面体分类法:这种方法比较简单，计算速度比较快。主要问题是按照各个波段的均值为标准差划分的平行多面体与实际地物类别数据点分布的点群形态不一致，也就造成俩类的互相重叠，混淆不清的情况；3、最小距离分类法:原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。通常使用马氏距离、欧氏距离、计程距离这三种判别函数。主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。非监督分类：1、ISODATA； 2、K-Mean：这种方法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代的过程中又没有调整类别数的措施，因此不同的初始分类可能会得到不同的分类结果，这种分类方法的缺点。可以通过其它的简单的聚类中心试探方法来找出初始中心，提高分类结果；主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，或对应、或不对应，加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象，使集群组与类别的匹配难度大；因各类别光谱特征随时间、地形等变化，则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性，难以对比。

物质的分类说课稿

物质的分类说课稿王顺昌各位评委、各位老师：大家好!能与在座的各位评委、老师在一起学习交流，我非常高兴。今天，我说课的内容是人教版九年级化学复习课物质的分类。下面，我就从说教材分析、说教学目标、说学情分析、说教学重难点、说教法学法、说教学过程、说教学反思七个方面谈谈我的教学设想。【指导思想及理论依据】本课题根据《化学课程标准》、学生的认知特点，由浅入深。结合《2013云南省中学学业水平标准与考试说明》中的考试要求，能使学生在解决问题的过程中发现知识，应用知识，学会分析和解决问题的方法，学以致用，形成多种能力，在复习中加深和领会。一、说教材 (一)教材的地位和作用 “物质的分类”是初中化学的精髓内容，是学习一些基础理论、元素化合物知识的基础；从教材的第二单元开始就涉及一直到第十二单元，它贯穿初中化学的始终，对知识起到了承上启下、统领全局的作用。所以，它是初中化学教学的重点，也是历年中考的热点。由于它涉及20多个基本概念，而且知识点分散，相关的题型多变，所以它又是初中化学教学的难点。该部分知识是中考中的基础题（如填空题、选择题）、开放性题的知识区域，考查学生知识的形成过程与方法以及分析归纳能力。教学内容包括混合物、纯净物、单质、化合物、有机物、无机物、氧化物、酸、碱、盐的概念，身边化学物质的分类。是在学习了氧气、碳及其化合物、金属、酸碱盐等身边化学物质基础上，更高层次的学习。通过物质的分类学习，可以为今后化学的学习打下基础。完善身边化学物质之间之间的关系网络，对学生今后参加社会实践以及化学的学习具有非常重要的作用。（二）课标要求、考纲解读１、新课标要求：课程目标: （1）、能从组成上识别氧化物，区分纯净物、混合物、单质、化合物、有机物、无机物。（2）、认识物质的多样性。 2、考纲解读主要内容：（1）、能从组成上识别各类物质。（2）、能说出各类常见物质的名称。二、说教学目标三维教学目标及确定依据：根据新课程标准及考试大纲的要求，我确定了本节课的教学目标：知识与技能 1、能从组成上识别氧化物，区分纯净物、混合物、单质、化合物、有机物、无机物。 2、认识物质的多样性。过程与方法学会审题获取有用信息，并对信息进行加工处理的能力。情感态度价值观 1、培养学生按照化学特点、思考、分析推理的能力 2、通过标杆题揭示的方法、规律，培养学生学以致用，联系实际的学习习惯。

物质分类的基本方法

课题物质分类的基本方法教学目标1、掌握对纯净物进行分类的基本方法。 2、能根据物质的组成对纯净物进行分类，并能运用实验的方法，通过对比对物质进行分类。 3、了解金属与非金属不同的性质，了解金属的用途。重点、难点根据物质的组成对纯净物进行分类，并能运用实验的方法，通过对比对物质进行分类。考点及考试要求掌握物质分类的基本方法，能根据物质的组成对纯净物进行分类，并能运用实验的方法教学内容知识框架 1、物质分类的方法：根据纯净物的颜色、状态、气味、溶解性、可燃性及组成等对物质进行分类。如对下列七种物质：氯化钠、硫酸、氧气、醋酸、氯气、氧化镁、高锰酸钾，根据分类标准不同可以有不同的分类结果：按颜色分类白色：氯化钠、氧化镁无色：硫酸、氧气、醋酸黄绿色：氯气紫黑色：高锰酸钾按状态分类固态：氯化钠、氧化镁、高锰酸钾液态：硫酸、醋酸气态：氧气、氯气按组成分类单质：氧气、氯气化合物：高锰酸钾、氧化镁、氯化钠、硫酸、醋酸按气味分类有气味的物质：氯气、醋酸无气味的物质：氧气、高锰酸钾、氧化镁、氯化钠、硫酸 2、单质和化合物：（1）单质的概念：单质是由同种元素组成的纯净物。说明：①单质必须是纯净物，两者是从属关系，即单质概念小，纯净物概念大。 ②单质必须是由同一种元素组成。 ③一种元素可以组成多种单质，如氧气（O2）和臭氧（O3），两者混在一起不是单质而是混合物，除此之外还有红磷和白磷、金刚石和石墨等。 ④单质的分类：根据单质的性质不同，单质可分为金属单质和非金属单质。（2）化合物的概念：化合物是由不同种元素组成的纯净物。（3）列表对比化合物和单质的区别与联系：

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。

遥感影像云识别方法综述

遥感影像云识别方法综述国内外对云的检测与分类研究较多，有较多的研究成果报道。其方法大致可以分为两类，一类是基于光谱的方法，主要利用云在不同的光谱波段有不同反射特征，大部分以灰度阈值或灰度聚类的方法实现，主要用于多光谱影像，早期研究较多。如用于A VHRR的ISCCR 法（ROSSOW，1989）、CLA VR法（STOWE，1991）和用于的C02法（WGLIE，1994），近期亦研究用于MODIS的一些云识别与分类的方法，主要为以前方法的改造。另一类是基于纹理的方法主要应用云影像的灰度空间分布特征。纹理特征常以统计模型法、结构法、场模型法或频域/空域联合分析法来度量。其中尤以传统的统计模型研究较多，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分矩阵（GLDM）、灰度差分矢量（GLDV）、和差直方图（SADH）等，新近提出的一些方法如场模型法中的分形分维、马尔可夫随机场方法，频域/空域联合分析法中的Gabor变换、小波变换等，有不少的研究成果报道。 1. 基于光谱特征的方法：主要有ISCCP方法、APLOOL方法、CO薄片法、CLAVR方法等。 ISCCP方法主要由Rossow(1989)Seze和Rossow(1991a)及RossowG和arder(1993)和等开发研制，检测方法中公用到窄的可见光波段（0.6）和红外窗区波段的资料。它假定观测辐射办一自晴空和云两种情况（这两种大气状况相联系的辐射值变化并不相互重叠），把每一个像元的观测辐射值与晴空辐射值比较，若两者的差大于晴空辐射值本身的变化时，定该像元点为云点。因此算法依赖于阈值，阈值勤的大小就确定了晴空计值中不确定性的大小，当像元的车射值明显有别于晴空像元时，认为像元被云覆盖，但当像元部分被云覆盖时，会发生误判。算法主要由有五部分组成：（1）单一红外图像的空间对比试验。（2）三个连续红处图像的时间对比试验。（3）可见光和红外图像的空间/时间的累计统计合成。（4）每5天的可见光和红处辐射的晴空合成。（5）每个像元的可见光和红外辐射阈值勤的选取。 APOLLO（The A VHRR Processing scheme Over cloud Land and Ocean）算法主要由Saunders和Kriebel（1988），Kriebel等（1989）和Gesell（1989）研制开发，它利用了A VHRR 五个全分辨探测通道资料。在五个通道资料的基础上，像元被认为是有云像元，必须满足几个条件：像元的反射率比所设定的阈值高或温度比所设定的阈值低；通道2与通道1的比值介于0.7和1.1之间；通道4和通道5的亮度温差大于所设定的阈值；若像元在海洋上，其空间均一性还要大于设定的阈值。若像元通过了所有的多光谱云检测，像元为晴空，只要有一个未通过，就认为像元被云污染，因此这个检测方法具有保守性。利用其中的两个检测，。设定不同的阈值，可区分完全云覆盖像元和部分云覆盖像元。 CKA VR(The NOAA Cloud Advanced Very High Resolution Radiometer)算法（Phase I）(Stowe et al.,1991)利用A VHRR五个通道资料在全球范围内进行云检测。它同样采用了一系列判识阈值，不同之处在于采用2*2的像元矩阵作为判识单位。当2*2的像素点数列中4个像素点全不通过有云判识时，像元矩阵为无云；4个像素点全通过有云识别时，像素点矩阵为完全云盖；4个像素点中有1至3个像元通过有云判识时，认为像元矩阵是混合型。如果被判识为云或混合型的像元矩阵中的4个像元，满足另类晴空检测条件，像元矩阵被重新判别为晴空像元。根据下垫面性质和观测时间的不同，把算法分为白天海洋、白天陆地、夜间海洋和夜间陆地四类。在后来的改进方案中，用9天的合成晴空辐射作为晴空辐射值，并对云污染的像元进行分类。

物质分类专题

物质分类专题训练一九（）班姓名成绩 1.下列几种常见的饮料中，不含有机物的可能是（） A 果汁 B 牛奶 C 矿泉水 D 啤酒 2.下列物质是自来水厂对水净化过程常用的消毒剂，其中属于氧化物的是（） A.氯气（Cl2） B.臭氧（O3） C. 二氧化氯（ClO2） D. 漂白粉[主要成分Ca(ClO)2] 3..某物质经分析只有一种元素，该物质不可能是（） A、单质 B、化合物 C、纯净物 D、由分子构成的物质 4.在①MgO、CuO、CaO、SO2；②C、Fe、S、P；③ZnCl2、BaCO3、HNO3、NaNO3三组物质中，每组各有一种物质在分类与组内其它物质不同，这三种物质分别是（） A、CuO、Fe、S、ZnCl2 B、SO2、Fe、HNO3 C、CaO、C、BaCO3、HNO3 D、SO2、S、NaNO3 5下列各组物质的化学式、名称（或俗名）和分类三者不相符的是（） A、CaO、生石灰、氧化物 B、CH4、沼气、有机物 C、Na2CO3、纯碱、碱 D、CH3COOH、醋酸、有机物 6.公共场所安放的“可回收垃圾”和“不可回收垃圾”两类垃圾箱，其中可以回收的垃圾，如：废弃的旧铜丝、废钢铁、铝制易拉罐等，根据物质的分类它们属于（） A、有毒的 B、单质 C、氧化物 D、金属或合金 7.下列各物质属于纯净物的是（） A、净化后的空气 B、高锰酸钾完全分解后的剩余物 C、硫酸铜 D、波尔多液 8.下列说法中正确的是（） A、混合物一定是由不同种分子构成的 B、纯净物一定是由同种分子构成的 C、单质一定是由一种分子构成的 D、化合物一定是由不同种元素组成的 9.下列各组物质中，属于同一类别物质的是（） A、纯净的盐酸冰水 B、含氮35%的硝酸铵样品空气 C、干冰汽水 D、水煤气爆鸣气 10.下列各组物质中，前者属于混合物，后者属于化合物的是（） A、食盐碘酒 B、冰水共存物纯碱 C、胆矾糖水 D、净化后的空气氧化镁

图像分类所需知识整理

图像分类图像分类技术得益于两种技术的发展，一种是数据库技术，另一种是计算机显示技术。从这两种技术角度来看，图像分类技术可以分为基于文本的图像分类系统和基于图像自身内容的分类系统。基于内容的图像分类系统为了克服传统图像分类技术的局限性，人们开始寻求新的图像分类检索方法，于是出现了基于内容的图像分类技术，即使用图像本身的颜色、形状、纹理等视觉特征代替传统的手工填加关键字信息进行分类的技术。基于内容的分类它直接对图像内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些特征和语义进行分类并建立索引，进行检索。人们已经将研究重点转移到从图像的视觉内容中自动提取图像特征用于分类及检索上，并且已经开发了各类基于内容的图像视频分类检索系统。其中较著名的有QBIC、Photobook、Foureys等。这些系统主要利用了图像的低层次信息，如颜色、形状、布局、纹理等。近几年来，基于内容的图像分类检索技术有了长足的发展，主要是基于低层次视觉特征的图像分类检索，比较成功的例子有IBM 公司的QBIC系统等。但是针对高层次语义特征的图像分类检索系统还没有成熟的产品。在基于内容的多媒体信息分类检索技术研究中，基于理解的文本分类检索已经有比较好的研究成果，但基于视觉特征和语义特征的图像、音视频分类检索尚处于研究开始阶段。目前，在图像分类方面，还没有比较成熟的算法能够对所有的图像类型都进行有效的分类。因此研究图像分类的有效算法对于图像检索技术发展具有十分重要的意义。从不同的角度，图像可以分为不同的类别。本文将图像根据功能不同分为图标类图像和图片类图像。图片类图像在分类技术上，采用提取图像的颜色数，主体颜色，色彩的饱和度等图像基本特征的方法，根据图像低层次的可见特征进行分类。这些种类不同的图像在视觉特征上有较大的区别，结合因特网中网页的相关文本信息可以实现语义级的分类。图像的合理分类对提高基于内容的图像检索结果的准确性具有十分重要的作用。万维网上的图像的类别一般如下照片类图片(Photograph)特点照片类图片通常指具有纹理或纹理趋势的实物图片或通过某些专门软件(如photoshop、3D Max等)处理产生的图片。照片类图片包括照片(从自然界采集或通过扫描得到的图片)、类照片(主要指通过某些专门的图片处理软件生成的图片或计算机游戏的屏幕图片)等。特点为：图片中使用的颜色数多，颜色逼真、鲜艳，颜色层次丰富，并且颜色之间过渡比较缓慢，能够表现出颜色、阴影的细微层次变化。都有比较明显的纹理或纹理趋势，边缘一般模糊不清晰，且在大小比率(长*高)上差别也较小。常用来显示真实的场景。如果从照片内容上分类，照片类图片可以分为自然景物类和人造景物类图片。自然景物类图片一般颜色比较鲜明，但是纹理趋势不明显，而人造景物类图片中一般为城市高楼、宗教庙宇、室内物件之类的图片，图片中包含的线条比较多，有较明显的纹理趋势。图画类图片(Graphic)特点图画类图片通常都是具有良好边界的设计图片，它一般是通过绘图软件或是手工绘制而成。图画类图片主要包括：卡通画、国画、油画、图表、徽标、艺术字等。与照片类图片相比，图画类图片中使用的颜色数较少，但是区域颜色的饱和度通常都比较高，多使用纯色或是饱和度较高的颜色，并且颜色间的过渡也较照片类图片快，颜色层次单薄。图片中纹理趋势不明显，通常有清晰的线条和光滑的边缘。另外图画类图片在大小比率上差别较大。