LANDSAT8监督分类识别玉米

针对LANDSAT8遥感影像的监督分类识别玉米，可以采取以下步骤：

1. 数据预处理：对LANDSAT8影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，保证影像质量。

2. 特征提取：利用遥感影像的光谱、纹理、形状等特征，提取玉米和其他作物的特征。

3. 数据分割：将影像分割成若干个像元或像素，每个像元或像素都包含一定的特征信息。

4. 样本采集：在影像中随机选取一些像元或像素作为样本，标注它们对应的类别，例如玉米、水稻、小麦等。

5. 模型训练：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，训练分类器模型，使其能够自动分类识别影像中的不同类别。

6. 模型评估：对训练好的模型进行评估，计算其分类精度、召回率、准确率等指标，对模型进行调整和优化。

7. 应用预测：利用训练好的模型对新的遥感影像进行分类预测，得到玉米分布、面积等信息。

需要注意的是，玉米与其他作物在遥感影像中的光谱和纹理等特征有所不同，因此需要针对具体的地理环境和玉米品种进行合适的特征提取和模型训练。