第七章 遥感数字图像的计算机解译 第一节 遥感图像的计算机分类 第二节 遥感图像专家解译系统 第三节 计算机解译的主要技术发展趋势 1第一节 遥感图像的计算机分类 计算机分类 遥感 图像 分类 结果 图 遥感图像计算机解译：就是对遥感图像上的信息 进行属性的识别和分类，从而达到识别图像信息 所对应的实际地物，提取所的地物信息的目的。 遥感 图像 解译 目视 解译 计算 机解 译 2一、分类原理 遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像元光谱特 征的相似度。常使用距离和相关系数来衡量相似度 。 采用距离衡量相似度 时，距离越小相似度 越大。 采用相关系数衡量相 似度时，相关程度越 大，相似度越大。 3n 非监督分类（ Unsupervised classification ） ：是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条 件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间 相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归 为一类）的方法。 n 非监督分类完全按照像元的光谱特征进行统计分 类,常常用于对分类区没有太多了解情况下. n 人为干预较少,自动化程度较高. 二、分类方法 4n 监督分类法（ Super
