遥感解译流程
在对获取的遥感影像进行预处理后，依据获取的结果影像，采用监督分类
的方法进行解译。
监督分类
监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类
别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某
些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训
练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对
判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判
决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的
规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。
遥感影像的监督分类一般包括 个步骤：类别定义特征判别、样本选择、
分类器选择、影像分类、分类后处理。
类别定义特征判别
根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；
对影像进行特征判断，评价图像质量，这个过程主要是一个目视查看的过程，
为后面样本的选择打下基础。此次解译划分类别为：林地、草地、城镇及工矿
用地、交通运输地、水域及水利设施用地、耕地、其他用地。
样本选择
为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在 中是通过
感兴趣区（）来确定。在图层管理器 中，在需解译图层
上右键，选择，打开
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