Erdas非监督分类详解：遥感图像处理核心技术

非监督分类是一种基于遥感图像像元光谱特性的自动分类方法，它在图像处理领域中占有重要地位。这种方法不依赖于预先存在的类别标签，而是通过迭代的自组织数据分析（ISODATA）算法来识别和聚类相似的像元。ISODATA算法的核心思想是通过计算像元间的相似性，逐步将它们归入不同的类别，直到达到一个稳定的聚类结构。 非监督分类适用于对研究区域知之甚少的情况，因为它减少了人为干预，能够自动处理大量数据。分类流程通常包括初始分类（将像元初步分组）、专题判别（识别不同类别可能的属性）、分类合并（细化或合并类别）、色彩确定（赋予每个类别独特的颜色表示）、分类后处理（如滤波和噪声去除）、色彩重定义（调整分类结果的视觉表现）、栅格矢量转换（将分类结果转换为易于理解的地理格式）以及统计分析（评估分类的精度和一致性）。 相比之下，监督分类更依赖于用户的指导，需要提供预标记的训练样本（模板）。通过这些样本，计算机学习并识别具有特定光谱特征的像元，从而进行更为精确的分类。监督分类的步骤包括：建立模板（用已知类别训练系统）、评价模板（检查分类效果）、初步分类图确定、结果检验、后处理和统计分析。 专家分类则是近年来发展起来的一种高级方法，它结合了人工智能和领域知识，通过构建知识库来指导分类过程。专家分类器模块在ERDAS IMAGINE的专业版中提供，包括知识工程师（负责知识库的构建和规则定义）和知识分类器（执行分类任务）。这种方法能够根据特定领域的规则和假设进行智能决策，适用于需要深入理解和专业知识的复杂场景。 在实际操作中，由于非监督分类在基础版本中可用，但监督分类和专家分类则需要专业级产品，因此非监督分类相关的命令会出现在Data Preparation和classification菜单中，而监督和专家分类则仅在Classification菜单中可见。这体现了不同级别的产品在功能上的区别，用户可以根据需求选择适合的方法进行图像分类。