erdsa实验某地区遥感影像分类步骤

erdsa实验某地区遥感影像分类步骤如下：

1. 数据获取：首先，我们需要获取该地区的遥感影像数据。可以通过卫星或无人机等手段获取高分辨率的遥感影像数据，通常以多光谱或超光谱数据形式存在。

2. 影像预处理：获取到原始遥感影像数据后，需要进行预处理。这包括对影像进行辐射定标、几何校正和大气校正等操作，以消除影像上的噪声和误差。

3. 特征提取：接下来，需要从预处理后的遥感影像数据中提取地物的特征信息。这可以通过计算不同波段反射率、NDVI指数、纹理特征等方法来实现。

4. 样本选择：在进行分类之前，我们需要选择代表不同类别的样本。这可以通过现场调查采集样本数据，或者利用已有的地理信息数据进行样本选择。

5. 分类器训练：使用选择好的样本数据，我们可以进行分类器的训练。常见的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。根据实际情况选择适合的分类器进行训练。

6. 影像分类：在分类器训练完成后，可以将训练好的分类器应用于整个遥感影像数据集。通过将遥感影像数据输入到分类器中，可以得到每个像素点的分类结果，从而实现遥感影像的分类。

7. 分类后处理：分类结束后，通常需要对分类结果进行后处理。这包括去除分类错误的部分、填补被分类错误覆盖的部分，以及根据实际需求进行地物类型的合并或细分等操作。

8. 结果评估：最后，我们需要对分类结果进行评估。可以使用混淆矩阵等指标来评估分类的准确性和可靠性，并进行结果的可视化展示。

综上所述，erdsa实验某地区遥感影像分类的步骤包括数据获取、影像预处理、特征提取、样本选择、分类器训练、影像分类、分类后处理和结果评估等。这些步骤能够帮助我们有效地对遥感影像数据进行分类，从而获取到地物类型和空间分布信息。