实验六：遥感图像监督分类与非监督分类

实验四分类（监督与非监督分类）与裁剪一、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，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。

进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。

学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；二、实验内容：ERDAS遥感图像监督分类。

ERDAS遥感图像非监督分类。

遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。

三、实验步骤1、定义分类模板第一步：显示要进行分类的图像第二步：打开摸板编辑器并调整显示字段图5-1 分类模板编辑器第三步：获取分类模板信息指导学生掌握四中获取分类模板信息方法中的两种。

第四步：保存分类模板2、评价分类模板介绍报警评价、可能性矩阵、直方图三种分类模板评价方法。

要求学生重点掌握利用可能性矩阵方法评价分类模板。

3、执行监督分类在监督分类中，用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法。

对参数模板有最大似然法、最小距离法等。

但要注意对应用范围，如非参数模板只能应用于非参数型模板；对于参数型模板，要使用参数型规则。

另外，使用非参数型模板，还要确定叠加规则和未分类规则。

监督分类对话框2、分类过程（Classification Procedure）第一步：调出非监督分类对话框方法一：DATA PRETATION→UNSUPERVISED CLASSIFICATION.方法二：Classifier图标→classification→unsupervised classification第二步：进行监督分类调出：unsupervised classification对话框，逐项填写。

实际工作中常将分类数目取为最终分类数目的两倍；收敛域值是指两次分类结果相比保持不变的像原所占最大百分比。

影像的分类可分为监督与非监督分类。

监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。

本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法。

有以下内容组成：∙ ∙ ●非监督分类∙ ∙ ●监督分类∙ ∙ ●分类后处理非监督分类非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。

在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。

它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。

目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。

遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步骤：图1 非监督分类操作流程1、影像分析大体上判断主要地物的类别数量。

一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。

本案例的数据源为ENVI自带的Landsat tm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

确定在非监督分类中的类别数为15。

2、分类器选择目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。

ENVI包括了ISODATA和K-Mean方法。

ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。

K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。

3、影像分类打开ENVI，选择主菜单->Classification->Unsupervised->IsoData或者K-Means。

影像的分类可分为监督与非监督分类。

监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。

本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法。

有以下内容组成：∙ ∙ ●非监督分类∙ ∙ ●监督分类∙ ∙ ●分类后处理非监督分类非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。

在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。

它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。

目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。

遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步骤：图1 非监督分类操作流程1、影像分析大体上判断主要地物的类别数量。

一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。

本案例的数据源为ENVI自带的Landsat tm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

确定在非监督分类中的类别数为15。

2、分类器选择目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。

ENVI包括了ISODATA和K-Mean方法。

ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。

K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。

3、影像分类打开ENVI，选择主菜单->Classification->Unsupervised->IsoData或者K-Means。

1.概述监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。

它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。

使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。

遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如下图所示：图1.1 监督分类步骤本课程以Landsat tm5数据Can_tmr.img为数据源，学习ENVI中的监督分类过程。

2.详细操作步骤第一步：类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。

这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。

启动ENVI5.3，打开待分类数据：can_tmr.img。

以R:TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band 3波段组合显示。

通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

第二步：样本选择（1）在图层管理器Layer Manager中，can_tmr.img图层上右键，选择"New Region Of Interest"，打开Region of Interest (ROI) Tool面板，下面学习利用选择样本。

1）在Region of Interest (ROI) Tool面板上，设置以下参数：∙ROI Name：林地∙ROI Color：图2.1 Region of Interest (ROI) Tool面板上设置样本参数2）默认ROIs绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键，选择Complete and Accept Polygon，完成一个多边形样本的选择；3）同样方法，在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上；4）这样就为林地选好了训练样本。

一、实验名称遥感图像的监督分类与非监督分类二、实验目的理解遥感图像监督分类及非监督分类的原理；掌握用ENVI对影像进行监督分类和非监督分类的方法，初步掌握图像分类后的相关操作；了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。

三、实验原理监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。

它是在分四、五、1.1.11.212）根据不同的地物光谱特征，在图像上画出包含该类地物的若干多边形区域，建立相应的感兴趣区域，输入对应的地物名称，更改感兴趣区对应的显示色彩。

由于该地区为山西省北部，地物相对单一，故分为以下几类：裸地、草地、灌木林、农田、水体、人类活动区、云层，阴影。

1.3选择分类方法进行分类1）主菜单中，选择Classification>Supervised，在对应的选项菜单中选择分类方法，对影像进行分类。

以最小距离法（Minimum Distance）为例进行说明。

选择Minimum Distance选项，出现Classification Input File 对话框，在该对话框中选择待分类图像。

2）在出现的Minimum Distance Parameters对话框中，select Ttems选择训练样本，定义相关参数，选择输出路径。

点击ok完成分类，结果如图：2.非监督分类非监督分类方法有K-均值分类法及ISOData( 重复自组织数据分析技术)，本次实验报告以K-均值分类方法为例进行说明。

1）主菜单中 , 选择 Classincation>Unsupervised>K-Means。

在Classification Input File对话框中选择待分类影像文件。

2）在3.3.1OK。

在3.21选择212，选择分类图像。

对应分类结果和验证样本点击ok得到精度验证结果。

3.4分类统计主菜单classification->Post classification->class statistics，在弹出的对话框中输入分类结果,点ok下一个对话框输入原图像ok。

实验遥感图像分类---监督分类一、实验目的与要求掌握监督分类的方法与过程，加深对监督分类的基本原理以及过程的理解。

二、实验内容ERDAS遥感图像监督分类：定义分类模板、进行监督分类、评价分类结果。

三、实验原理监督分类则需要在分类前人们对遥感图像上某些抽样区中影像地物的类别属性已有了先验知识，即先建立训练区从图像中选取各类地物样本训练分类器。

常用的分类方法有最小距离分类、多级切割法和最大似然法分类等。

最大似然法通过求出每个像元对于各类别归属概率，把该像元分到归属概率最大的类别中去的方法。

其前提是假定训练区地物的光谱特征近似服从正态分布。

训练区的选取要求：训练区所包含的样本的种类要与待分区域的类别一致，训练样本要有代表性。

四、实验步骤1、定义分类模板第一步：显示要进行分类的图像第二步：打开摸板编辑器并调整显示字段ERDAS 图标面板工具条，点击Classifier图标→Classification菜单→Signature Editor菜单项，打开Signature Editor对话框分类模板编辑器第三步：获取分类模板信息(1)删除对分类意义不大的字段Signature Editor对话框菜单条,单击View|Columns命令，打开View signature columns对话框，点击最上一个字段的Co1unmn字段下拖拉直到最后一个段,此时，所有字段都被选择上，并用黄色（缺省色）标识出来。

按住shift 键的同时分别点击Red、Green、B1ue 三个字段,Red、Green、Blue三个字段将分别从选择集中被清除。

点击Apply按钮，点击Close按钮。

从View Signature Co1umns 对话框可以看到Red、Green、Blue 三个字段将不再显示。

(2)获取分类模板信息应用AOI绘图工具在原始图像中获取分类模板信息。

在待分类图像视窗上选择Raster菜单项→选择Tools菜单，打开Raster工具面板→点击Raster 工具面板的图标→在视窗中选择一类地物，绘制一个多边形AOI。

遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。

常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。

2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。

常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。

3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。

常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。

4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。

这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。

除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。

不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。

综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。

1.实验目的（1）学习和掌握使用遥感图像分类的基本原理、方法，明确分类的实际意义。

（2）掌握用ENVI软件对遥感图像进行有监督分类的方法，包括参数类算法和非参数类算法，并进行定性和定量的对比分析。

（3）理解和巩固基础知识，熟练动手操作的过程，提高综合分析问题的能力。

2.实验原理遥感图像分类处理主要是利用遥感图像像元间的相关性或在特征空间的不同聚集位置，找一种对图像像元的归并或在特征空间的划分方法，实现对图像像元的类别划分。

分类的目的就是从遥感图像中识别实际的地物类型，进而提取地物信息。

图像分类的依据通常是像元之间的相似性，相似性通常采用“距离”来度量，距离越小则相似度越大。

其中包括欧氏距离、马氏距离和余弦距离等。

根据是否需要事先提供已知类别及其训练样本，可将遥感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。

本次实验使用的监督分类则是事先已知地物类别的部分信息(类别的先验知识)，对未知类别的样本进行分类的方法。

其中监督分类的思想包括：（1）确定每个类别的样区（2）学习或训练（3）确定判别函数和相应的判别准则（4）计算未知类别的样本观测值函数值（5）按规则进行像元的所属判别主要的监督分类方法包括：参数类以及非参数类。

参数类包括距离判别函数和距离判别规则、最小距离分类法、平行六面体分类法、概率判别函数和贝叶斯判别规则、最大似然分类法。

非参数类包括神经网络、支持向量机（SVM）。

3.实验步骤（1）使用ENVI软件打开本次实验使用的多光谱图像，选择好RGB对应的波段后打开彩色图像。

（2）对彩色图像不同的区域进行ROI的选取，并保存ROI文件。

（3）选取好ROI之后进行分类，首先使用的分类方法是最大似然分类法，可以得到分类之后的图像。

（4）删除掉之前选取的ROI，重新导入真实地面的ROI。

（5）通过使用真实地面的ROI和第二步得到的分类结果图计算混淆矩阵，可以定量的求出总精度OA和Kappa系数。

（6）重复实验，并且使用另一种非参数的分类方法：支持向量机。

实验五：监督分类与非监督分类一、实验目的采用监督分类对多光谱遥感图像进行分类，并对分类后的数据进行处理，处理方法包括：聚合（clump）处理、筛选（sieve）处理、并类（combine）处理，以及精度评估。

监督法分类需要用户选择作为分类基础的训练样区。

分析下面处理的分类结果，或者采用每个分类法默认的分类参数，生成自己的类，然后对分类结果进行比较。

我们将使用各种监督分类法，并对它们进行比较，确定单个具体像素是否有资格作为某类的一部分。

二、实验数据与原理美国科罗拉多州（Colorado）Canon市的Landsat TM 影像数据，其中包括can_tmr.img、can_tmr.hdr、can_km.img、can_km.hdr、can_iso.img、can_iso.hdr、classes.roi、can_pcls.img、can_pcls.hdr 、can_bin.img、can_bin.hdr 、can_sam.img、can_sam.hdr 、can_rul.img 、can_rul.hdr、can_sv.img、can_sv.hdr、can_clmp.img、can_clmp.hdr。

ENVI 提供了多种不同的监督分类法，其中包括了平行六面体（Parallelepiped）、最小距离法（Minimum Distance）、马氏距离法（Mahalanobis Distance）、最大似然法（Maximum Likelihood）、波谱角法（Spectral Angle Mapper）、二值编码法（Binary Encoding）以及神经网络法（Neural Net）。

三、实验过程：1、打开TM图像，File →Open Image File，选择ljs-can_tmr.img文件，在可用波段列表中，选择RGB Color 单选按钮，然后使用鼠标左键，顺次点击波段4、波段3 和波段2。

点击Load RGB 按钮，把该影像加载到一个新的显示窗口中。

遥感图像分类方法与分类精度评估技巧遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一，通过对遥感图像中不同地物进行分类，可以有效提取地物信息，为各类地理研究和应用提供了重要数据支持。

而遥感图像分类方法和分类精度评估技巧则是遥感图像分类工作中的关键环节。

一、遥感图像分类方法遥感图像分类方法主要分为监督分类和非监督分类两种。

监督分类是根据人工定义的训练样本来进行分类，通过计算遥感图像像元的特征值与训练样本的特征值之间的距离或相似度来确定像元的地物类别。

监督分类方法具有分类精度高的优势，但需要大量准确的训练样本，并且需要人工干预进行样本分类。

非监督分类是根据图像像元自身的特征值进行分类，算法会自动对图像中的像元进行聚类，根据像元的特征相似性来确定地物类别。

非监督分类方法可以大幅降低人工干预量，但分类精度相对较低，对遥感图像的解译要求较高。

同时，还有基于物理模型的分类方法，该方法通过对地物的物理性质进行建模，从而实现对遥感图像地物的分类。

基于物理模型的分类方法可以较好地解决遥感图像的反射率与地物属性之间的关系，但对数据质量和物理模型的准确性要求较高。

二、分类精度评估技巧对于遥感图像分类的结果，需要进行分类精度评估来判断分类结果的准确性。

常用的分类精度评估技巧主要包括混淆矩阵、Kappa系数和面积误差指标等。

混淆矩阵是一种常用的分类精度评估方法，通过对分类结果与实际样本之间的差异进行矩阵统计，来获得分类的准确性。

混淆矩阵包括真阳性（TP）、假阴性（FN）、假阳性（FP）和真阴性（TN）四个参数，通过计算这些参数的比例可以得到分类的准确性。

Kappa系数是一种综合评估分类精度的方法，根据分类结果与实际样本的一致性程度来判断分类的准确性。

Kappa系数的取值范围为[-1,1]，取值越接近1表示分类结果越准确。

面积误差指标是一种用来评估分类结果准确性的指标，通过计算分类结果与实际样本之间的面积差异来评估分类的准确性。

面积误差指标越小表示分类结果越准确。

华北水利水电大学资环学院遥感数字图像处理专业：地理信息科学班级：2013012班学号：***************指导老师：黄会平老师实验五丹江库水库湿地解译一实验目的1 熟练掌握Erdas的基本操作，包括图像裁剪、图像拼接、彩色合成、假彩色合成、创建AOI区域、创建训练区等。

2理解监督分类和非监督分类的原理，能够运用Erdas软件操作进行监督分类和非监督分类。

3 完成丹江口水库湿地的分类和分类后评价。

4 生成丹江口湿地专题地图。

二实验内容1 丹江口水库湿地图边界配准以及矢量化；2丹江口水库湿地在遥感图像上的裁剪；3.对遥感图像进行监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图；4.对遥感图像进行非监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图。

三实验原理监督分类又称训练场地法，是一种以统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术，即：根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数对各待分类像元进行的分类。

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。

对模板进行评价后再对其进行修改，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：定义分类模板（Define Signatures）、评价分类模板（Evaluate Signatures）、进行监督分类（Perform Supervised Classification）、评价分类结果（Evaluate Classification）。

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。

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、栅格矢量转换和统计分析等。

遥感图像分类遥感图像的分类就是通过对遥感图像中地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个象元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。

一般的分类方法可分为两类：监督分类和非监督分类。

将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。

一、监督分类监督分类（supervised）,又称训练分类法，即用被确认的样本象元去识别其他未知象元的过程。

已经被确认类别的样本象元是指那些位于训练区的象元。

在这种分类中，分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到其最相似的样本类。

监督分类的算法主要有：平行算法、最小距离法、最大似然法等。

这里采用最大似然法作为监督分类的算法。

原理：最大似然法假设遥感图像的每个波段数据都是正态分布。

其基本思想是：地物类数据在空间中构成特定的点群；每一类的每一维数据都在自己的数轴上成正态分布，该类的多维数据就构成了一个多维正态分布；各类多维正态分布模型各有其分布特征。

根据各类已有的数据，可以构造出各类的多维正态分布模型，在此基础上，对于任何一个像素，可反过来求出它属于各类的概率，取最大概率对应的类为分类结果。

步奏：第一步：分析图像①打开图像，将图像以5、4、3波段合成RGB显示在#1中。

②通过目视分析，可以定义6类样本：水体、建筑、耕地、草地、荒地、其他。

第二步：选择训练样本①在主图像窗口选择Overlay-----Region of Interest，打开ROI Tool对话框。

②在ROI Tool对话框中设置相关样本的名称、颜色等。

③选择ROI_Type—Polygon，在window中选择image，在图像上绘制训练区。

④重复②、③步奏，最终完成以下结果：第三步：评价训练样本①在ROI Tool对话框中，选择Options——Compute ROI Separability，打开目标图像。

[转载]监督分类和⾮监督分类原⽂地址：监督分类和⾮监督分类作者：维度空间实习序号及题⽬实习⼋、监督分类和⾮监督分类实习⼈姓名xuanfengling专业班级及编号地信0834任课教师姓名实习指导教师姓名实习地点榆中校区实验楼A209实习⽇期时间2010年12⽉16⽇实习⽬的理解影像监督分类和⾮监督分类的原理、⽅法和步骤，初步掌握⼟地覆盖的计算机⾃动分类⽅法实习内容1、通过遥感影像解译确定的⼟地覆盖分类类型、⾊调和编码：编码地物名称编码地物名称11⽔稻⽥ paddy land51河流 stream12⽔浇地 irrigated land52⽔库、坑塘 reservoir or pond20园地 garden61城镇及农村居民地 town or village30草地 grassland62⼯业区 industrial31林地 forest71沙漠 sandy desert32防护林 prevention desert72砾漠 gravel desert33幼林地 young forest73裸地及盐碱地 barren land4公路/铁路 road or railway53设施农⽤地 facility agricultural land 2、按照监督分类的步骤，在影像上找出对应各个⼟地利⽤/覆盖类型的图斑，建⽴训练区，给出各个类别的特征统计表3、采⽤4种可分性度量⽅法（欧⽒距离、分散度、变换散度、J-M距离）给出可分性矩阵，判断类型之间的可分性，要求将可分性矩阵转换为⽂本⽂件格式并以表格形式插⼊实习报告中，注意在输出时选取CellArray。

4、监督分类：利⽤最⼤似然法完成分类；5、分类精度评价，从随机采集100～200个样本点，进⾏分类精度评价，得到分类混淆矩阵，计算Kappa系数，并对结果进⾏解释。

6、⽣成特征空间影像和监督分类的结果专题特征空间影像，7、⾮监督分类：预先假定地表覆盖类型为30类，叠代次数选为20，由系统完成⾮监督分类；参照监督分类的结果对分类结果进⾏分析，修改类别属性值，进⽽确定新的⼟地利⽤/覆盖分类⽅案。

遥感图像分类方法的原理与实践指南遥感图像分类是将遥感图像中的像素分为不同的类别，以便更好地理解和利用遥感数据。

随着遥感技术的发展，图像分类方法也在不断更新和演进。

本文将介绍遥感图像分类方法的原理和实践指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、遥感图像分类的原理遥感图像分类的原理基于对遥感数据中不同目标或地物的光谱特征进行分析和识别。

常用的遥感图像分类方法包括监督分类和非监督分类。

监督分类方法是基于已知类别样本进行训练和分类。

它需要提前准备好一些标记有类别信息的样本，然后通过对这些样本进行特征提取和分类器训练，来对整个图像进行分类。

常用的监督分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。

非监督分类方法是在不了解样本的类别信息的情况下，通过对图像数据的统计分析和聚类来进行分类。

它可以自动发现图像中的潜在类别，并将像素分到这些类别中。

常用的非监督分类方法包括K-means聚类和直方图分析等。

二、遥感图像分类的实践指南1. 数据准备：在进行遥感图像分类之前，需要准备好待分类的遥感图像数据。

这些数据应包括多光谱、高光谱或合成孔径雷达等不同传感器获取的数据。

此外，还需要进行数据的预处理，例如辐射校正、大气校正和几何校正等。

2. 特征提取：在进行遥感图像分类之前，需要从图像中提取出能够反映目标或地物特性的特征。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。

通过合适的特征提取方法，可以提高分类的准确性。

3. 分类器选择：选择合适的分类器是进行遥感图像分类的关键。

根据具体应用需求和数据特点，可以选择不同的分类器进行分类。

常用的分类器包括最大似然分类器、支持向量机、随机森林和神经网络等。

在选择分类器时，应考虑分类器的准确性、效率和适应能力等因素。

4. 效果评价：在进行遥感图像分类之后，需要对分类结果进行评价和分析。

常用的评价指标包括精确度、召回率和F1值等。

通过对分类结果的评价，可以了解分类方法的优劣和改进方向。