遥感图像分类探索：监督与非监督方法对比

本文主要探讨了遥感图像的监督分类与非监督分类方法，通过具体的案例分析了MATLAB在聚类分析中的应用。 在遥感图像处理领域，图像分类是核心任务之一，其目的是依据像元的光谱特性、空间结构等信息将图像分割成多个有意义的类别。分类方法主要包括监督分类和非监督分类。本文作者杨鑫针对这两种分类方式进行了深入研究，并以四川省某县的TM图像为例，利用ERDAS IMAGINE软件进行了对比分析。 监督分类依赖于已知类别的样本，通过选取训练区的像元作为参照，对图像中其他未知类别的像元进行分类。这个过程包括特征波段的选择、训练区的设定和像元与样本的相似度比较。最大似然法是一种常见的监督分类算法，它基于统计概率理论，将每个像元分配到与其特征最接近的类别。这种方法准确性高，但需要大量的人工参与和预定义的类别样本。 非监督分类，又称为聚类分析，不依赖于预先定义的类别，而是根据像元之间的相似性自然形成类别。ISODATA算法是其中的代表，它通过迭代调整类别边界，使得相同类别内的像元相似度最大化，不同类别间的差异最大化。MATLAB作为强大的数学计算工具，常用于实现非监督分类算法，可以自动化地处理大量数据，无需人为指定训练区，适用于数据探索和初步分类。 在实际应用中，监督分类适合于类别明确、样本丰富的场景，例如城市土地利用分类；而非监督分类则适用于类别不明确或难以获取训练样本的情况，如新区域的初步探测。两种方法各有优势，例如监督分类结果通常更精确，但对预处理和训练数据质量要求较高，非监督分类则更具灵活性，但可能无法完全捕捉到特定的类别信息。 遥感图像的分类方法选择应根据具体的应用需求、图像特性以及可利用的资源来确定。随着遥感技术的发展，理解和掌握这些分类方法对于提高遥感图像的解析能力和应用范围至关重要。在MATLAB等工具的支持下，聚类分析和图像分类技术正日益成为遥感领域不可或缺的手段。