MATLAB：怎么根据遥感图像分割图判断是哪一类地物？

在遥感图像分割中，可以使用各种算法进行分类，例如基于像素的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。一般来说，以下是根据遥感图像分割图判断地物类别的步骤：

1. 定义类别：首先需要确定你要对哪些地物进行分类，以及需要抽取哪些特征来区分它们。例如，你可能需要将土地、水体、森林等地物分开。

2. 分割图像：使用遥感图像分割算法，将图像分割为相应的地物类别。这一步通常需要使用一些图像处理技术，例如边缘检测、阈值分割、区域生长等。

3. 特征提取：从分割图像中提取特征来区分不同的地物类别。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、大小等。

4. 训练分类器：使用提取的特征来训练一个分类器，例如支持向量机、决策树、随机森林等。这个分类器将会对新的图像进行分类。

5. 分类：使用训练好的分类器对新的遥感图像进行分类。

需要注意的是，遥感图像分类是一个复杂的过程，需要结合具体的应用场景和数据来进行。因此，选择合适的算法和特征提取方法非常重要。