⛄1. コードの入手方法（実験報告書を添付）
コードの入手方法 1:
完全なコードがアップロードされました 私のリソース: [画像分類] matlab K-means アルゴリズムに基づくリモート センシング画像分類 [Matlab ソース コード 2777 を含む] 上の青色のフォントをクリックし、料金を支払って直接ダウンロードしてください
。
コードの入手方法 2:
Paywall Matlab 画像処理 (プライマリ バージョン)
備考:上の青い文字の有料コラム Matlab 画像処理 (初版)
をクリックし、上の QR コードをスキャンし、29.9 元を支払ってポセイドン ブログの有料コラム Matlab 画像処理 (初版)を購読してください。支払いバウチャー、ブロガーへのプライベート メッセージ、このブログによってアップロードされた CSDN リソース コードのコピーを1 つ無料で入手できます(サブスクリプションの日から有効、3 日以内に有効)、 CSDN リソースのダウンロード リンクをクリックします: CSDN リソースコードの1コピーこのブログによってアップロードされました
⛄ 2. はじめに
1 リモートセンシング画像の分類 [1]
リモートセンシング画像は、地上物のスペクトル情報を反映する画素の輝度値と、地上物の空間情報を反映する画素の空間変化によって、異なる地上物体を表現します。リモートセンシング画像に含まれるさまざまな地上物のスペクトル情報と空間情報を解析し、地上物のスペクトル情報と空間情報を反映し、