遥感图像分类：非监督与监督方法详解及应用

遥感图像分类方法集 遥感图像分类是地理信息系统（GIS）中的核心任务，它涉及将遥感图像中的像素根据其光谱、纹理和空间特征分配到预定义的类别中，以便进行地表覆盖分析、环境监测和资源管理等。本文将重点介绍两种主要的分类方法：非监督分类和监督分类。 非监督分类是一种无监督学习方法，其主要依赖于迭代自组织数据分析技术（ISODATA）。这种方法不需要预先设定类别，而是通过对像元光谱数据进行聚类，自动发现数据内在的结构和模式。ISODATA算法通常包含多个步骤，如初始分类、专题判别、合并分类、色彩定义、后处理等。这种分类方法适用于对研究区域知之甚少的情况，因为它具有较高的自动化水平。然而，由于其依赖于像素本身的特性，结果可能不会严格遵循用户期望的比例，且可能需要多次迭代优化。 相比之下，监督分类是一种有监督学习方法，它需要用户提供已知类别标签的训练样本。首先，通过选取易识别的像元建立模板，然后利用这些模板指导计算机识别具有相似特性的其他像元。这个过程包括特征统计、栅格矢量转换、模板评价、初步分类验证等步骤。监督分类在对研究区域有一定了解时更为有效，因为它能够产生更精确的结果，但需要更多的人工参与和模板调整。 实验的主要目的是让学生理解和掌握图像分类的基本原理，包括人工分类（目视解译）和计算机分类（非监督和监督分类）的使用。通过实践，学生要学会根据不同场景选择合适的分类方法，理解常用算法的实现过程，以及如何评价分类结果的精度。此外，还会涉及到分类后的处理，如精度评估指标的理解和应用，以及如何对分类结果进行后期校正和优化。 实验内容涵盖六个部分，分为三个小时讲解每个主题： 1. **非监督分类**：学习ISODATA等无监督算法的工作原理和操作步骤，以及其在实际应用中的优势和局限性。 2. **监督分类**：深入理解模板建立、特征选择和迭代优化过程，以及如何提高分类准确性。 3. **分类精度评价**：探讨常用的评价指标，如Kappa系数、混淆矩阵和总体准确率等，以及如何评估分类结果的性能。 4. **分类后处理**：掌握如何对分类结果进行后期修正，如错误检测和修复，以及改进分类质量的策略。 通过这个全面的实验，学生将获得丰富的遥感图像分类实践经验，为他们在遥感数据分析和应用领域打下坚实的基础。