【遥感分类算法详解】：ERDAS 9.2监督与非监督分类的秘密


# 摘要
遥感图像分类技术是地理信息系统（GIS）和遥感领域的重要分支，它使得从遥感图像中自动识别和分类地表特征成为可能。本文系统地介绍了遥感图像分类的两种主要方法：监督分类和非监督分类。在监督分类方面，文章详细解释了相关算法的数学基础，并探讨了在ERDAS 9.2环境下最大似然分类器和SVM等分类器的使用。非监督分类部分则着重分析了K-均值聚类和ISODATA算法，以及它们在实际操作中的流程。文章进一步探讨了遥感分类算法的高级应用，包括算法优化、特征提取以及在特定领域如土地覆盖和植被识别的应用。最终，本文展望了遥感分类技术的发展趋势，特别是人工智能和机器学习的应用，以及在大数据和云计算背景下的挑战与机遇。

# 关键字
遥感图像分类；监督分类；非监督分类；算法优化；特征提取；人工智能

参考资源链接：[ERDAS IMAGINE 9.2遥感图像处理初学者教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4ecbe7fbd1778d414da?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 遥感图像分类概述

遥感技术在地理信息、环境监测、资源勘探等领域中扮演着至关重要的角色。遥感图像分类作为从遥感图像中提取有用信息的关键步骤，对于资源管理和决策制定具有重要意义。随着计算机技术的发展，图像分类方法从简单的非监督分类到复杂的监督分类，从人工特征提取到深度学习模型，技术手段日益多样化。

在本章中，我们将探讨遥感图像分类的基本概念和分类方法的基本类型。首先，我们简要介绍遥感图像分类的目的和意义，然后概述其发展历程，最后对当前主流的分类方法进行分类，为读者构建遥感图像分类的知识框架。接下来的章节中，我们将深入探讨各种分类方法的理论基础、实现工具以及它们在实际应用中的操作流程。

# 2. 监督分类算法详解

## 2.1 监督分类的基础理论
监督分类是基于已知样本数据的分类方法。通过训练数据集建立分类规则，随后将这些规则应用于整个图像，以识别未知像元的类别。监督分类的关键在于训练样本的代表性和分类器的选择。

### 2.1.1 分类算法的数学模型
监督分类算法通常依赖于统计模型，其数学基础涉及概率论、信息论、模式识别等多个领域。其中，贝叶斯分类器是常见的数学模型，它基于贝叶斯定理，通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而实现分类。后验概率公式如下：

\[ P(C_k|x) = \frac{P(x|C_k)P(C_k)}{P(x)} \]

这里，\( P(C_k|x) \)表示给定观测数据\( x \)下，数据属于类别\( C_k \)的概率。\( P(x|C_k) \)是类别\( C_k \)产生数据\( x \)的似然，\( P(C_k) \)是类别的先验概率，\( P(x) \)是数据\( x \)的边缘概率。

监督分类算法还有许多其他模型，如决策树、随机森林、神经网络等，它们各自具有不同的数学基础和分类原理。

### 2.1.2 训练样本的选择与准备
在实施监督分类之前，需要准备代表性的训练样本。训练样本通常通过人工目视解译得到，它们必须足够准确和可靠。选择训练样本时，要确保样本的多样性，以便分类器能够学习到不同类别的所有变体。此外，样本数量的多少也直接影响分类结果的质量。通常，样本越多，分类越准确，但也会增加分类的计算复杂度。

样本准备过程包括图像采集、样本点标记、样本特征提取等步骤。这些步骤可以通过专业软件或编写代码脚本自动化完成。

## 2.2 ERDAS 9.2中的监督分类方法

### 2.2.1 最大似然分类器
最大似然分类器是一种基于贝叶斯决策理论的监督分类方法。它假设在给定类别条件下，像元值的概率密度函数服从高斯分布。分类器的目标是找到使后验概率最大化的类别。

ERDAS 9.2中的最大似然分类器操作流程如下：
1. 导入遥感图像数据。
2. 创建一个分类系统（Classification System），用于定义各类别的名称和颜色。
3. 手动或通过训练样本选择器选择各类别的训练样本。
4. 执行分类（Classification > Supervised > Maximum Likelihood），将训练样本输入模型。
5. 分类器会计算每个像元属于每个类别的概率，并将其分配到概率最大的类别。

### 2.2.2 支持向量机分类器
支持向量机（SVM）分类器是另一种高效的监督分类器。SVM通过在特征空间中找到最优的决策边界，这个边界能够最大程度地区分开不同类别的数据点。SVM的决策函数基于间隔最大化原理，力图在保证分类准确性的同时，尽可能增大类别间的“间隔”。

在ERDAS 9.2中实现SVM分类器步骤如下：
1. 导入图像数据。
2. 定义分类系统。
3. 选择训练样本。
4. 进行SVM分类（Classification > Supervised > SVM Classifier），设置核函数、惩罚参数C和其他相关参数。
5. 分类器将根据训练样本和选择的核函数来划分数据，输出分类结果。

### 2.2.3 其他监督分类算法对比
ERDAS 9.2也支持其他监督分类方法，如最小距离分类器、决策树分类器等。最小距离分类器利用距离测量来判断像元最接近哪个训练样本的中心，然后将该像元分类到该样本的类别中。决策树分类器基于一系列的决策规则，通过分层的决策结构来分类数据。

不同监督分类算法有其适用场景和优缺点，比如最大似然分类器适合数据分布接近正态分布的情况，而SVM在处理非线性问题时表现更优。

## 2.3 监督分类的实践操作流程

### 2.3.1 ERDAS 9.2界面操作指南
在ERDAS 9.2中实现监督分类的步骤是直观且结构化的，操作指南具体步骤如下：

1. 打开ERDAS Imagine软件，导入待分类的遥感图像数据集。
2. 选择“Classification”模块进行操作，这通常位于软件界面的主菜单下。
3. 在“Classification”模块中，选择“Supervised”分类方法，并进一步选择所要使用的分类器，例如“Maximum Likelihood”或“SVM Classifier”。
4. 根据所选分类器的需求，创建分类系统并标记好各类别的训练样本。这可以通过“Classifier Training”对话框来完成，可以手动输入或者使用“Training Sample Manager”来辅助选择。
5. 完成训练样本的选择后，执行分类操作。在执行分类前，可以对分类器的参数进行调整优化，比如核函数和惩罚参数。
6. 分类完成后，查看分类结果图，评估分类效果并进行必要的后续处理。

### 2.3.2 分类结果的评估与验证
监督分类结果的评估与验证是保证分类质量的关键步骤。评估通常使用混淆矩阵（Confusion Matrix），它是一种表格工具，用于比较分类结果与实际值。混淆矩阵可以计算出分类的总体精度、用户精度、生产者精度等指标。

混淆矩阵的一个基本示例如下：

| | 预测类1 | 预测类2 | ... | 预测类N |
|------|---------|---------|------|---------|
| 实际类1 | TP1 | FP1 | ... | FN1 |
| 实际类2 | FP2 | TP2 | ... | FN2 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 实际类N | FN3 | FP3 | ... | TNN |

其中，TP（True