ERDAS监督分类：原理与方法详解

ERDAS监督分类是一种在遥感图像分析领域广泛应用的技术，用于将图像中的像素或像元归类到不同的土地覆盖类别。这项技术基于已有的训练数据，通过一系列算法来识别和区分不同类型的地理特征，如植被、土壤、建筑物等。 基本原理： 监督分类的核心在于利用特征向量，即遥感图像的多光谱或全色波段信息，来构建分类模型。主要有以下几种方法： 1. 最小距离分类法：这是基于特征空间中的欧几里得距离进行分类的。它分为最小距离判别法和最近邻域分类法。最小距离判别法通过计算待分像元与已知类别特征向量的距离，选择距离最近的类别；最近邻域分类法则扩展了这种方法，考虑每个类别多个统计特征，取最小距离决定分类。 2. 多级切割分类法：这是一种分割特征空间的方法，通过在各维特征上设定阈值来定义不同的类别。该方法需要详细的训练数据，确定每个类别的光谱特征范围，然后逐个维度比较待分像元的特征值，将其放入最匹配的类别。 3. 最大似然分类法：这是一种统计学方法，根据像元的光谱特性计算其属于每个类别的概率，选择概率最高的类别进行分类。这种方法假设训练数据中的光谱分布是各类别的典型代表，适用于噪声较少、类别差异明显的场景。 优点与挑战： 监督分类的优点在于分类精度较高，能处理复杂的光谱关系，且计算速度较快。然而，它依赖于高质量的训练数据，如果训练样本不全面或者类别间的界限模糊，可能导致误分类。此外，对于非正交分布的类别，多级分割法可能面临分类误差的问题，这时需要通过主成分分析或其他方法进行预处理。 ERDAS监督分类是遥感图像处理的重要工具，但实践中需要综合考虑数据质量、分类方法的选择以及特征提取的有效性，以实现最佳的分类效果。通过了解这些原理和方法，可以更好地利用ERDAS软件进行遥感图像的监督分类任务。