在遥感图像处理中，如何根据特征空间和统计特征选择最合适的ERDAS分类算法，以及需要考虑哪些因素？

选择合适的ERDAS分类算法进行遥感图像的监督分类，首先需要对图像数据进行预处理，比如主成分分析（PCA），以提高特征的区分度。接下来，需要分析数据的分布特性，考虑特征空间的维数和统计特征，从而选择合适的分类方法。

参考资源链接：[ERDAS监督分类：原理与方法详解](https://wenku.csdn.net/doc/3uhanwyvg5?spm=1055.2569.3001.10343)

最小距离法适用于特征空间较为紧凑，且类别间界限相对清晰的情况。它计算简单，但对噪声较敏感，且不考虑类别概率，因此可能不适用于复杂的分类任务。
多级切割法适用于类别间界限明确，数据特征分布呈现明显分段特征的场景。这种方法需要提前设定好类别的光谱特征范围，因此需要充分了解数据和分类对象的光谱特性。
最大似然法则是统计学上最完善的分类方法，它通过计算待分类像素属于各个类别的概率，选择概率最高的类别。这种方法适用于类别间光谱特征差异较大且类别分布较为正态的情况。
在实际选择时，除了考虑统计特征和特征空间的分布，还应该结合实际分类的精度要求和计算资源进行权衡。可以通过先验知识，比如土地覆盖类型或已有的分类结果，来辅助选择合适的分类算法。此外，也可以结合辅助资料《ERDAS监督分类：原理与方法详解》中的案例分析和流程图，来更好地理解不同算法的应用场景和优缺点。

参考资源链接：[ERDAS监督分类：原理与方法详解](https://wenku.csdn.net/doc/3uhanwyvg5?spm=1055.2569.3001.10343)