Landsat8OLI影像怎么分类各种地物

Landsat 8 OLI 影像的地物分类可以通过以下步骤实现：

1.数据预处理：对 Landsat 8 OLI 影像进行预处理，包括大气校正、辐射定标、云和阴影去除等，使得影像具有更好的质量和可用性。

2.选择分类方法：根据数据特点和分类目的选择合适的分类方法。常见的分类方法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。

3.选择分类样本：根据分类目的选择代表性的样本，包括不同地物类型的典型样本和背景样本。可以使用人工采样或自动提取的方法获取样本数据。

4.特征提取：对样本数据进行特征提取，获取光谱、空间、纹理等多维特征。常用的特征包括植被指数、水体指数、土壤指数等。

5.分类模型训练：使用样本数据训练分类模型，学习地物的特征和分类规则。可以使用 ArcGIS 等软件进行分类模型的训练和评估。

6.影像分类：使用训练好的分类模型对整幅 Landsat 8 OLI 影像进行分类，将每个像元归为不同的地物类型。

7.后处理：对分类结果进行后处理，包括去除错误分类、合并相似地物等。

需要注意的是，地物分类是一个复杂的过程，需要根据实际情况进行参数设置和算法选择，并进行精细的调整和优化，才能得到准确的分类结果。