遥感图像分类：监督与非监督方法的对比分析

"本资源主要探讨了遥感图像计算机解译中的监督分类和非监督分类方法，强调了两类方法的根本区别、优缺点，并简要介绍了遥感数字图像的基本性质、特点以及分类方式。" 遥感图像计算机解译是遥感数据分析的重要组成部分，其中监督分类和非监督分类是两种主要的分类方法。这两种方法的核心区别在于是否依赖于预先定义的训练样本，即类别知识。 **监督分类** 是基于训练样本的分类方法，它需要用户提供具有代表性的训练场地，这些场地涵盖了待分类的所有类别。通过学习训练场地的光谱特征，分类算法可以将未知像素归入相应的类别。然而，监督分类的挑战在于选择合适的训练样本，这需要样本具有代表性且数量充足。如果这些条件不满足，分类效果可能会受到影响。 **非监督分类** ，也称为聚类分析，不依赖于预先的类别信息。它依据地物的光谱统计特性对像素进行分组，找出自然形成的相似性群体。这种方法在两类地物光谱特征差异较大时效果较好，但如果特征相近，分类可能不够精确。 遥感数字图像有其独特的性质和特点，如以二维数组形式存储，便于计算机处理，信息损失较少，抽象性强。图像的基本表达单位是像素，每个像素包含空间特征和属性特征。遥感图像可以分为二值、彩色、单波段和多波段图像，不同类型的图像适用于不同的分析任务。 遥感像片的数字化过程包括空间采样、量化和反差调节等步骤，对于多波段图像，还需要确保波段之间的配准。遥感图像分类是利用模式识别理论，结合地学分析、图像处理、GIS、模式识别和人工智能技术，将遥感图像自动划分到不同的地物类别，以提取地表专题信息。 遥感计算机解译的优势在于快速获取信息，但解译的难度和复杂性较高。例如，Landsat TM真彩色合成影像的分类后，可以清晰地展示出土地利用/覆被、森林类型等多种地物信息，这在人工解译中可能需要更多时间和精力。 监督和非监督分类是遥感图像分析的两种重要工具，各有优缺点，适用于不同的场景。理解它们的工作原理和适用范围，能更有效地从遥感数据中提取有价值的地理信息。