遥感图像监督分类：模板设计与效果评估

监督分类在遥感图像计算机分类中扮演着关键角色，它是一种基于已有标签数据对遥感图像进行分类的方法，以提高识别精度和解释性。本文将详细介绍监督分类的各个步骤，包括定义和评价分类模板、具体操作流程以及后处理技术。 首先，监督分类的核心是定义分类模板。这一步涉及选择合适的分类变量或特征，这些变量应能反映不同地物的差异性。分类模板的建立通常依赖于领域专家的知识和经验，或者是基于机器学习算法的训练，通过训练数据集学习各类别的特征模式。 评价分类模板是监督分类的重要环节，目的是检验模板的适用性和有效性。这通常通过混淆矩阵、Kappa系数、准确率、召回率等指标来完成，这些指标可以帮助我们了解模型在未知数据上的预测性能。 进行监督分类时，需要输入训练数据集，将其与预定义的模板进行匹配，生成初步的分类结果。例如，在实际操作中，可能会使用像Isodata方法这样的算法，对遥感图像进行像素级别的分类，如初始分类中的示例所示，通过比较germtm.img和germtm_isodata.img，同时注意调整RGB显示方式和属性表的排序。 接下来，是分类后的后处理阶段，包括专题判别、聚类统计、过滤分析和去除分析。专题判别用于编辑类别颜色和名称，以增强图像的可读性。聚类统计则是对分类结果进行进一步细分或整合，根据统计分析调整图斑的大小和属性。过滤分析和去除分析则用于去除小图斑或者进行类别合并，以达到更高的数据质量和精度。 特别值得注意的是，对于非监督分类的结果，可能需要通过分类重编码来转化为监督分类所需的有序类别结构。这个过程涉及到考虑实际应用中的类别合并，确保结果的逻辑性和一致性。 最后，色彩重定义是将分类结果以更直观的形式呈现，而栅格矢量转换则是将分类后的图像数据转化为地理信息系统（GIS）中的矢量数据，以便进行空间分析和地图制作。 总结来说，监督分类在遥感图像计算机分类中是一个系统性的流程，涉及模板设计、数据分析和结果优化等多个环节。通过这些步骤，我们可以有效地利用遥感数据进行精确的地理空间信息分析，支持各种应用，如土地利用规划、环境监测和资源管理等。