c++实现遥感图像监督分类

C++实现遥感图像监督分类是指在C++编程语言的基础上，使用一定的算法对遥感图像进行分类处理，从而可以识别和分类图像中的不同地物。遥感图像分类一般分为监督分类和非监督分类两种。监督分类是根据已知类别的样本（训练样本）来指导整个分类过程的，其中常见的方法包括最大似然分类器（Maximum Likelihood Classifier）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、神经网络等。

在C++中实现监督分类，通常需要进行以下步骤：

1. 数据预处理：这包括图像的几何校正、辐射校正、去噪等，为分类做好准备。
2. 样本选择：选取代表性的地物样本，用于训练分类器。
3. 特征提取：从遥感图像中提取特征，如波段值、纹理特征、光谱特征等。
4. 分类器训练：使用提取的样本特征对分类器进行训练，确定分类决策规则。
5. 应用分类器：将训练好的分类器应用到整个图像中，对图像进行分类。
6. 后处理：对分类结果进行平滑、过滤等处理，提高分类精度。

在C++中实现监督分类的具体代码会涉及到图像处理库，如OpenCV或GDAL，以及可能的机器学习库，例如MLPack或Shark。