遥感影像分类：监督与非监督方法解析

"遥感影像的分类方法主要包括监督分类、非监督分类以及专家分类，其中非监督分类使用ISODATA算法，而监督分类需要用户建立模板。ERDAS IMAGINE提供了这些分类工具，不同级别的产品支持不同类型的分类功能。" 遥感影像分类是将图像中的像素依据其光谱特性或空间特征进行归类，以便更好地理解和分析地理信息。本文主要讨论了两种主要的分类方法：监督分类和非监督分类，以及一种新兴的专家分类方法。 1. **非监督分类**： 非监督分类是基于像素的光谱特性，无需先验知识，适用于对分类区了解不充分的情况。它采用ISODATA（迭代自组织数据分析技术）算法，通过对所有波段的数据进行统计分析，自动将像素聚类成相似的类别。非监督分类通常包括以下几个步骤： - 初始分类：设定类别数量，系统自动分配像素到各个类别。 - 专题判别：检查每个类别的光谱特性，可能需要调整类别。 - 分类合并：合并相似类别，优化分类结果。 - 色彩确定：为每个类别分配颜色，便于视觉解析。 - 分类后处理：包括噪声去除、边界调整等。 - 色彩重定义：根据需要调整类别的颜色表示。 - 栅格矢量转换：将分类结果转换为矢量数据，便于地理信息系统操作。 - 统计分析：对分类结果进行统计评估，如面积、形状等。 2. **监督分类**： 监督分类则需要用户积极参与，通过选取已知类型的像素（训练样本）作为模板，系统会识别具有类似特性的像素进行分类。流程包括： - 建立模板：选择代表性像素作为训练样本。 - 评价模板：检查模板是否准确代表类别。 - 确定初步分类图：基于模板进行分类。 - 检验分类结果：对比实际和分类结果，可能需要调整模板。 - 分类后处理：同非监督分类，进行噪声处理和优化。 - 分类特征统计：分析各类别的统计特性。 - 栅格矢量转换：转换数据格式以适应不同分析需求。 3. **专家分类**： 专家分类结合了领域知识和规则，通过建立知识库来定义分类规则。在ERDAS IMAGINE中，专家分类器包含知识工程师和知识分类器两个部分，分别用于构建和应用知识库。这种方法更依赖于人的专业知识，能够处理更复杂的分类问题。 ERDAS IMAGINE软件提供了这些分类工具，基础的非监督分类在Essentials级别产品中即可使用，但监督分类和专家分类则需要Professional级别的产品。在软件中，非监督分类命令位于Data Preparation和Classification菜单，而监督分类和专家分类的相关功能仅在Professional级产品中提供。 遥感影像的分类是遥感分析的关键步骤，每种方法都有其适用场景和优势，选择哪种方法取决于对研究区域的了解程度、数据质量和分析目标。