精选优质文档-倾情为你奉上基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类,这类分类方法适合于中低分辨率的数据,根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例,介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成: 监督分类 非监督分类 分类后处理监督分类监督分类: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以下6个步骤,如图1所示:图1监督分类步骤1、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