遥感图像的监督分类和非监督分类区别与联系

遥感图像的监督分类和非监督分类是两种常见的遥感图像分类方法。

监督分类是指使用已有的样本数据对图像进行分类，需要先对图像进行地物类型的划分，然后提取各种特征，比如颜色、纹理、形状等，再使用分类算法对图像进行分类。监督分类的优点是分类精度较高，但需要大量的样本数据和专业知识。

非监督分类是指不需要先对图像进行地物类型的划分，而是直接对图像进行聚类，将像素分为不同的组。非监督分类的优点是不需要大量的样本数据和专业知识，但分类精度较低，需要后期人工调整纠错。

联系：监督分类和非监督分类都是遥感图像分类的方法，都需要提取特征和使用分类算法。

区别：监督分类需要先对图像进行地物类型的划分，而非监督分类不需要；监督分类的分类精度较高，但需要大量的样本数据和专业知识，而非监督分类的分类精度较低，但不需要大量的样本数据和专业知识。

相关问题

遥感图像监督分类的方法

遥感图像监督分类的方法一般分为以下步骤：

1. 数据获取：获取需要分类的遥感影像数据
2. 数据预处理：包括影像辐射校正、大气校正、几何校正等预处理工作
3. 特征提取：从遥感影像中提取特征，如纹理、形状、灰度等
4. 特征选择：选择对分类有用的特征
5. 分类器训练：使用已标注的样本数据训练分类器
6. 分类器评估：使用未标注的样本数据对分类器进行评估
7. 分类器应用：将分类器应用于实际遥感影像数据中进行分类。

常用的遥感图像监督分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）等。

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。