分类技术的发展
基于专家 知识的决 策树分类
面向对象 特征自动 提取
地物识别 与地表反 演
基于光谱 计算机自 动分类 人工解译
变化检测 地形信息提取
ENVI中基于光谱分类方法
• 非监督分类
ISODATA K-Means
• 监督分类
基于传统统计分析分类器 • 平行六面体 • 最小距离 • 马氏距离 • 最大似然 基于人工智能分类器 • 神经网络 基于模式识别分类器 • 支持向量机 • 模糊分类
遥感图像监督分类
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影像信息提取技术概述
• 遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的 光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示 不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。 • 遥感影像分类就是利用计算机通过对遥感影像中各类地 物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像 中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然 后获得遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥 感影像的分类。
• 结果
分类结果
监督分类
类别定义/特征判别
平行六面体 最小距离 马氏距离 最大似然 波谱角 二进制编码 光谱信息散度 神经网络 支持向量机分类 模糊分类
样本选择
分类器选择 影像分类 以Landsat TM为数据源（“11-遥感图像监督分类”文件 夹内）。
• 内容
选择样本 计算样本可分离度 选择一种分类器 影像分类 分类后处理 精度验证