监督分类方法
监管分类中常用的具体分类方法
监督分类中常用的具体分类方法包括：最小距离分类法（minimum distance classifier）：最小距离分类法是用特征空间中的距离作为像元分类依据的。
最小距离分类包括最小距离判别法和最近邻域分类法。
最小距离判别法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分象元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。
最近邻域分类法是上述方法在多波段遥感图像分类的推广。
在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特征量。
最近邻域分类法首先计算待分象元到每一类中每一个统计特征量间的距离，这样，该象元到每一类都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该象元到该类别的距离，最后比较该待分象元到所有类别间的距离，将其归属于距离最小的一类。
最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。
多级切割分类法（multi-level slice classifier）：是根据设定在各轴上值域分割多维特征空间的分类方法。
通过分割得到的多维长方体对应各分类类别。
经过反复对定义的这些长方体的值域进行内外判断而完成各象元的分类。
这种方法要求通过选取训练区详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。
多级切割分类法要求训练区样本选择必须覆盖所有的类型，在分类过程中，需要利用待分类像元光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行内外判断，检查其落入哪个类别特征子空间中，直到完成各像元的分类。
多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像元如何与分类类别相对应。
由于分类中不需要复杂的计算，与其它监督分类方法比较，具有速度快的特点。
但多级分割法要求分割面总是与各特征轴正交，如果各类别在特征空间中呈现倾斜分布，就会产生分类误差。
因此运用多级分割法分类前，需要先进行主成分分析，或采用其它方法对各轴进行相互独立的正交变换，然后进行多级分割。
监督分类有哪些方法
监督分类有哪些方法监督分类是机器学习中的一种常见任务，主要是将输入的样本数据分为不同的预定义类别。
监督分类方法有很多种，可以根据算法的原理和特点进行分类。
以下是一些常用的监督分类方法：1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种线性分类算法，常用于二分类任务。
它基于一个S形函数，将输入特征与权重进行线性组合，并通过一个sigmoid函数将结果映射到[0, 1]的范围内，从而得到分类概率。
2. 决策树（Decision Tree）：决策树通过对输入特征进行逐层划分，构建一个树状结构来进行分类。
它以特征的信息增益或基尼指数等作为准则来选择最佳的划分特征，从而在每个节点上进行分类决策。
3. 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：SVM是一种二分类算法，基于统计学习理论和结构风险最小化准则。
SVM利用核函数在高维特征空间中将样本映射为线性可分的，并通过寻找最大间隔超平面来进行分类。
4. k最近邻（k-Nearest Neighbors, k-NN）：k-NN是一种基于实例的分类算法，可以用于多分类任务。
它通过比较输入样本与训练样本之间的距离，并取最接近的k个邻居的标签来进行分类。
5. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，将输入特征的联合概率分解为各个特征的条件概率。
它通过计算后验概率来进行分类，选择具有最大概率的类别。
6. 神经网络（Neural Networks）：神经网络是一类模拟人脑神经元结构和工作机制的计算模型，在监督分类中常用于多分类任务。
它通过多层神经元处理输入特征，并通过反向传播算法来优化网络权重，从而实现分类。
7. 集成学习（Ensemble Learning）：集成学习将多个分类模型组合成一个更强大的模型，以提高分类性能和鲁棒性。
常见的集成方法包括随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting Tree）。
遥感图像分类方法与准确性评价指标
遥感图像分类方法与准确性评价指标遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，其目的是将遥感图像中的不同地物进行识别与分类。
在遥感图像分类中，有效的分类方法和准确性评价指标对于获得准确的分类结果至关重要。
一、常用的遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是指在进行分类之前，通过在选定的地物样本中确定其类别，并利用这些样本进行分类算法的训练。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。
最大似然分类是一种基于统计理论的方法，其基本假设是不同类别地物的像元值符合某种概率分布。
支持向量机是一种基于几何学原理的分类方法，其核心思想是将不同类别地物的像元用超平面分割成两个部分，以实现分类。
决策树是一种基于判定树的分类方法，通过根据不同属性进行逐级判定，最终将地物分类。
2. 无监督分类方法无监督分类方法是指在进行分类之前不需要先进行样本标签的确定，而是根据图像中像元之间的相似性和差异性进行聚类。
常用的无监督分类方法包括K-means 聚类、高斯混合模型等。
K-means聚类是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是将图像中的像元根据相似性进行分组，形成不同的类，实现地物分类。
高斯混合模型是一种基于概率统计的分类方法，通过假设图像像元符合多个高斯分布的线性组合，确定不同类别地物的概率分布。
二、遥感图像分类准确性评价指标1. 精度（Accuracy）精度是指分类结果中被正确分类的像元数占总像元数的比例。
精度越高，表示分类结果越准确。
在实际应用中，精度常常使用整体精度（Overall Accuracy）和Kappa系数进行评价。
整体精度是指分类正确的像元数占总像元数的比例，其范围为0到1之间，1表示分类完全正确。
Kappa系数是基于整体精度的一种校正指标，它考虑了分类结果与随机分类之间的差异性，范围也在0到1之间，1表示没有误分类。
2. 生产者精度（Producer's Accuracy）生产者精度是指在分类结果中，某一类地物被正确分类的像元数占该类地物实际像元数的比例。
监督分类的方法
监督分类的方法监督分类的方法监督分类是一种数据分析技术，是一种机器学习算法，它很大程度上是在两类或者多类数据之间划分线性分类模型。
它是将已经标记的训练数据集映射成一个函数，从而预测没有标记的数据集属于哪一类。
监督分类通常有四种方法：一、K最近邻(K-Nearest Neighbors)法K最近邻(KNN)法是最常用的监督分类法之一。
它是一种基于实例的方法，其假设一个新实例的类别可以由它最近的训练实例的类别来决定(即K个最相似的实例)，而不是统计分布。
KNN是一种基于投票的方法，即多数表决算法。
KNN的工作机制如下：对于一个未知类别的实例，依次取它距离最近的K个已知类别的实例，确定它的类别。
二、朴素贝叶斯(Naive Bayes)朴素贝叶斯(NB)是一种统计学方法，它假设每个特征属性之间相互独立，这个假设被称为贝叶斯假设或者朴素假设。
它被广泛地用于文档分类，数据挖掘，垃圾邮件过滤，和其他数据相关的应用场景中。
三、决策树(Decision Tree)决策树是一种监督学习的方法，它利用一系列问题来决定某一特定的类别分类的结果。
使用决策树可以将未确定的分类结果拆分成各个层次的问题，每个问题都可以用有限数量的语句来表示，称为决策节点，从而对分类结果进行准确的判断，并且决策树可以根据每个决策节点建立模型，将训练数据集映射成决策树模型，从而得出预测结果。
四、支持向量机(Support Vector Machine)支持向量机(SVM)是一种监督式学习的技术，它可以用来在样本空间中建立一个最佳的超平面，从而将类别完全分开。
它有两个基本概念：核函数和决策函数，其工作原理是：它从原始数据中提取出最佳分类的超平面，再根据支持向量的距离来判断类别，从而使得分类效果尽可能获得最高的精度。
监督分类的主要流程
监督分类的主要流程监督分类是一种用于管理和监督不同类别的任务和活动的流程。
它可以确保组织和团队按照既定的标准和要求执行任务，并及时解决问题和改进流程。
监督分类的主要流程通常包括以下几个步骤：1.确定分类标准：首先，需要确定用于分类的标准和指标。
这些标准可以是任务的类型、优先级、难度、关联部门等。
分类标准的确定应该考虑到组织的需求和目标，以及任务的特点和要求。
2.创建分类系统：根据确定的分类标准，需要创建一个分类系统。
这个系统可以是一个分类矩阵、分类树状图、分类标签等。
分类系统的设计应该能够清晰地反映任务的分类关系，方便监督和管理。
3.任务分类：将各项任务根据分类标准进行分类。
分类的过程可以根据任务的特点和要求，以及分类系统的设计进行。
任务分类应该是明确的、一致的，能够准确反映任务的性质和分类关系。
4.任务分配：根据任务的分类，将任务分配给相应的负责人或团队。
任务的分配可以根据分类的结果，以及任务的要求、紧急程度、工作负荷等进行。
分配任务时应该明确任务的责任和要求，确保任务能够按时完成。
5.监督执行：在任务执行过程中，需要进行监督和跟踪。
监督的内容可以包括任务的进度、质量、问题和风险等。
监督可以通过定期的会议、报告、检查等方式进行。
监督的目的是确保任务按照要求和标准进行，及时解决问题和改进流程。
6.问题解决和改进：在监督过程中，可能会发现问题和改进的机会。
问题可以是任务执行过程中的障碍、质量问题、资源不足等。
改进可以是流程的优化、任务的优化、资源的调整等。
问题的解决和改进应该及时跟进，确保任务的顺利进行和质量的提高。
7.反馈和评估：在任务完成后，需要进行反馈和评估。
反馈可以是任务执行的情况、问题和改进的结果等。
评估可以是任务的绩效、流程的效果等。
反馈和评估的目的是总结经验、提供改进建议，为下一次任务的执行提供参考和借鉴。
总的来说，监督分类的主要流程包括确定分类标准、创建分类系统、任务分类、任务分配、监督执行、问题解决和改进、反馈和评估等步骤。
监督分类是需要学习训练的分类方法
监督分类是需要学习训练的分类方法,如最大似然分类,人工神经网络分类,即是需要事先为每类地物在遥感图像上采集样本数据,之后通过学习训练过程才来分类;非监督分类不需要人工采集地物样本点数据,多是通过聚类的方法来自动分类,主要有isodata,k均值等.总体来说,监督分类的效果要优于非监督分类.遥感影像的分类方法按照是否有先验类别可以分为监督分类和非监督分类，这两种分类法有着本质的区别但也存在一定的联系．监督分类的主要方法最大似然判别法.也称为贝叶斯(Bayes)分类,是基于图像统计的监督分类法,也是典型的和应用最广的监督分类方法.它建立在Bayes准则的基础上,偏重于集群分布的统计特性,分类原理是假定训练样本数据在光谱空间的分布是服从高斯正态分布规律的,做出样本的概率密度等值线,确定分类,然后通过计算标本(像元)属于各组(类)的概率,将标本归属于概率最大的一组.用最大似然法分类,具体分为三步:首先确定各类的训练样本,再根据训练样本计算各类的统计特征值,建立分类判别函数,最后逐点扫描影像各像元,将像元特征向量代入判别函数,求出其属于各类的概率,将待判断像元归属于最大判别函数值的一组.Bayes判别分类是建立在Bayes决策规则基础上的模式识别,它的分类错误最小精度最高,是一种最好的分类方法.但是传统的人工采样方法由于工作量大,效率低,加上人为误差的干扰,使得分类结果的精度较差.利用GIS数据来辅助Bayes分类,可以提高分类精度,再通过建立知识库,以知识来指导分类的进行,可以减少分类错误的发生[1],这正是Bayes分类的发展趋势和提高其分类精度的有效途径.神经元网络分类法.是最近发展起来的一种具有人工智能的分类方法,包括BP神经网络、Kohonen神经网络、径向基神经网络、模糊神经网络、小波神经网络等各种神经网络分类法.BP神经网络模型(前馈网络型)是神经网络的重要模型之一,也是目前应用最广的神经网络模型,它由输入层、隐含层、输出层三部分组成,所采取的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成.传统的BP网络模型把一组样本的输入/输出问题作为一个非线性优化问题,它虽然比一般统计方法要好,但是却存在学习速度慢,不易收敛,效率不高的缺点.采用动量法和学习率自适应调整的策略,可以提高学习效率并增加算法的可靠性[3].模糊分类法.由于现实世界中众多的自然或半自然现象很难明确划分种类,反映在遥感影像上,也存在一些混合像素问题,并有大量的同谱异物或者同物异谱现象发生,使得像元的类别难以明确确定.模糊分类方法忽略了监督分类的训练过程所存在的模糊性,沿用传统的方法,假定训练样本由一组可明确定义、归类,并且具有代表性的目标(像素)构成.监督分类中的模糊分类可以利用神经元网络所具有的良好学习归纳机制、抗差能力和易于扩展成为动态系统等特点,设计一个基于神经元网络技术的模糊分类法来实现.模糊神经网络模型由ART发展到ARTMAP再到FasART、简化的FasART模型[4],使得模糊神经网络的监督分类功能不断完善、分类精确度不断增加.最小距离分类法和Fisher判别分类法.它们都是基于图像统计的常用的监督分类法,偏重于几何位置.最小距离分类法的原则是各像元点划归到距离它最近距离的类别中心所在的类,Fisher判别分类采用Fisher准则即“组间最大距离”的原则,要求组间距离最大而组内的离散性最小,也就是组间均值差异最大而组内离差平方和最小.用这两种分类法进行分类,其分类精度取决于对已知地物类别的了解和训练统计的精度,也与训练样本数量有关.针对最小距离分类法受模式散布影响、分类精度不高的缺点,人们提出了一种自适应的最小距离分类法,在训练过程中,将各类样本集合自适应地分解为子集树,定义待分类点到子集树的距离作为分类依据[2],这种方法有效地提高了最小距离法的分类正确率和分类速度,效率较高.Fisher判别分类也可以通过增加样本数量进行严密的统计分类来增加分类精度。
常见的监督分类方法
常见的监督分类方法
在机器学习中，监督学习是一种流行的学习方法，它需要使用
标记的数据来训练模型以进行预测。
监督学习可以被用于各种各
样的应用，例如分类、回归、序列预测等等。
下面是一些常见的
监督分类方法：
1. 逻辑回归：
逻辑回归是一个常见的分类算法，它可以用于二元分类问题。
逻辑回归将输入特征映射到一个sigmoid函数中，该函数输出一个
0和1之间的概率值，表示数据属于第一个类别的概率。
2. 决策树：
决策树是一种自上而下的分层方式来处理分类和回归问题。
从
一个包含所有数据点的根节点开始，决策树将根据不同特征从根
节点开始分裂，并递归地在子树中继续这样做，直到达到某个终
止条件。
决策树易于理解和解释，并且可以用于大规模数据集。
3. 随机森林：
随机森林是一种集成学习技术，结合了多个决策树的预测结果。
随机森林维护一个固定数量的决策树，并对每个树进行训练和测试。
最后，树的预测结果会被集成到一个最终预测中。
4. 支持向量机：
支持向量机是一种强大的分类算法，可以用于非线性和线性分类问题。
它通过最大化两个不同类别之间的边界来寻找最优解。
支持向量机可以用于处理大量数据，并具有良好的预测性能。
总之，监督学习是一种强大的学习方法，有许多分类算法可供选择。
以上只是一些常见的算法，了解它们如何工作以及如何优化它们是非常重要的。
区域遥感影像的监督分类方法
区域遥感影像的监督分类方法引言遥感影像是指通过航空器、卫星等远距离进行非接触无损观测、记录的图像。
区域遥感影像分类是遥感图像处理的重要应用之一，它通过对遥感影像进行数字解析和模式识别，将图像中的不同地物按照一定的分类体系进行准确划分。
本文将介绍区域遥感影像的监督分类方法。
一、监督分类概述监督分类是指在训练样本的指导下，通过计算机自动对图像进行分类。
首先需要选取具有代表性的样本区域，然后进行特征提取和分类器训练。
最后将分类结果应用到整个图像上。
二、特征提取特征提取是依据遥感影像的光谱、纹理、形状等特征，将图像转化为数值描述的过程。
常见的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征。
1. 光谱特征光谱特征是通过分析遥感影像不同波段的光谱反射率或辐射亮度，提取不同地物类别的差异性。
可以使用的光谱特征包括单波段特征、双波段特征和多波段特征。
2. 纹理特征纹理特征是描述图像中局部区域的统计特征，对于纹理丰富的地物分类具有较好的效果。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等。
3. 形状特征形状特征是描述地物边界形状和轮廓的特征。
常用的形状特征包括面积、周长、圆形度和椭圆度等。
三、分类器选择分类器是监督分类中的关键组成部分，其作用是将特征提取得到的各种属性与训练样本进行比较和判断，从而进行分类。
常见的分类器包括最小距离分类器、支持向量机和随机森林等。
1. 最小距离分类器最小距离分类器是基于样本数据之间的距离进行分类判别的方法，将测试样本分配给最邻近的训练样本。
最小距离分类器简单有效，但对于样本分布不均匀的情况效果较差。
2. 支持向量机支持向量机是一种广泛应用于监督分类中的机器学习方法。
它通过划分不同类别的样本，使得样本与分类决策边界的距离最大化。
3. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，将多个决策树分类器组合起来进行分类。
它能够有效地处理高维数据和具有噪声的遥感影像。
四、分类结果评价分类结果的评价是监督分类中非常重要的一步，它能够评估分类方法的准确性和可靠性。
监督分类方法操作方法
监督分类方法操作方法
监督分类方法是一种利用已知类别数据进行分类的方法，常见的监督分类方法包括决策树、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯等。
下面介绍其中一种操作方法：
以决策树为例，操作步骤如下：
1. 数据准备。
准备训练数据集和测试数据集，并对数据进行预处理，如缺失值填充、数据归一化等。
2. 特征选择。
选取最能代表样本特征的属性作为分割特征，一般可以使用信息增益或者Gini指数等方法进行特征选择。
3. 构建决策树。
根据选定的特征切分样本空间，直到满足条件（如准确度达到预设要求，树深度达到限制等），生成决策树。
4. 模型评估。
使用测试集进行模型评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
5. 调参优化。
通过调整模型参数来提高模型准确度，如最大深度、节点划分方式等。
6. 模型应用。
将模型用于新数据的分类，预测新样本的标签类别。
以上是基本的操作步骤，具体实现还需要根据具体算法进行优化和调整。
ENVI中几种监督分类方法精度比较
ENVI中几种监督分类方法精度比较遥感图像的监督分类常用方法目前可以分为：平行六面体法，马氏距离法，最大似然法，神经网络法以及支持向量机法等。
文章将就以上所述的五种常用的监督分类方法在ENVI中分别对汶川县威州镇同一Landsat8 OLI数据进行土地覆盖与利用状况分类.比较各种方法的分类精度，并对之所产生的差异的原因进行浅析，进而对实际的生产以及应用做出借鉴。
标签：监督分类；平行六面体；神经网络；支持向量机；分类精度Abstract：The common methods of supervised classification of remote sensing images can be divided into：parallelepiped classifier method，Mahalanobis distance method，maximum likelihood method，neural network method and support vector machine method. In this paper，the land cover and utilization of the same Landsat8 OLI data in Weizhou Town，Wenchuan County are classified by the five common supervised classification methods mentioned above in ENVI. Comparing the classification accuracy of various methods，we made an analysis of the causes of the differences，and then identify their actual production and application.Keywords：supervised classification；parallelepiped；neural network；support vector machine；classification accuracy1 概述遥感图像的分类主要是利用计算机将遥感图像中的光谱和空间信息进行分析，提出不同地物之间的特征及边界，并利用一定的算法的各个像元划归到互不重叠的各个子空间之中。
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法引言遥感图像分类是测绘技术中常用的图像处理方法之一，它通过对遥感图像进行分类和分割，为地理信息系统（GIS）和地球观测提供了重要的数据支持。
本文将介绍遥感图像分类的基本概念，以及常用的监督分类方法。
一、遥感图像分类的基本概念遥感图像分类是指将遥感图像中的像素根据其反射率或辐射率等特征划分为不同地物类别，并赋予其相应的分类标签。
遥感图像分类可以帮助人们了解地物分布、变化趋势以及环境状况等，对于农业、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。
二、监督分类方法1. 最大似然法最大似然法是一种常用的监督分类方法，它基于贝叶斯决策理论，通过计算每个像素属于不同类别的概率，从而确定其分类标签。
最大似然法假设像素的灰度值服从高斯分布，并通过最大化像素灰度值在每个类别中的概率来进行分类。
虽然最大似然法在某些情况下效果较好，但它对于复杂的遥感图像分类问题可能存在一定的局限性。
2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的监督分类方法，它通过构建一个最优的超平面，将不同类别的像素分隔开。
支持向量机不仅可以处理线性可分的数据，还可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而处理线性不可分的数据。
支持向量机在处理遥感图像分类问题时具有较好的性能，但其计算复杂度较高，需要大量的训练样本和运算时间。
3. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树，从而提高分类准确性。
随机森林不仅可以处理多类别的分类问题，还可以处理高维数据，并且具有较好的鲁棒性和抗噪性。
在遥感图像分类中，随机森林通常能够取得较好的分类效果，并且对于特征的选择和处理具有一定的鲁棒性。
4. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种基于深度学习的监督分类方法，它通过多层卷积层和池化层进行特征提取和降维，最后通过全连接层进行分类。
卷积神经网络在图像分类领域取得了显著的成就，对于遥感图像分类问题也有较好的应用效果。
监督分类方法比较
监督分类方法比较常见的监督分类方法有以下几种：1. 逻辑回归(Logistic Regression)逻辑回归是利用Logistic函数将特征与目标变量之间的关系建模的线性分类器。
逻辑回归常用于二分类问题。
优点：计算速度快，易于理解和实现。
缺点：当特征之间高度相关或数据集中存在离群值时，逻辑回归的性能会受到影响。
2. 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)SVM是一种基于线性(或非线性)判别边界的二分类方法。
它通过找到一个可以最大化样本之间边缘距离的超平面来分类。
SVM的核心在于选择有效的核函数和调节SVM超参数。
优点：适用于高维数据集，可以处理非线性分类问题。
缺点：对于大规模数据集的计算需求量较大。
3. 决策树(Decision Tree)决策树是一种流程图形式的分类模型，它能够通过构建一系列的决策规则快速分类数据集。
优点：易于理解和解释，数据预处理要求较低。
缺点：容易过拟合，对于连续变量的处理较为复杂。
4. 随机森林(Random Forest)随机森林是一种用来解决分类问题的集成学习方法。
它通过同时训练多个决策树来获取更好的预测性能。
优点：鲁棒性强，抗过拟合能力强。
缺点：模型的可解释性较低，因为通常需要大量的树才能取得良好的性能。
5. K近邻(K Nearest Neighbors，KNN)KNN是一种基于类似实例的推理方法，它通过找到与待分类样本相邻的K个训练样本来预测其所属类别。
优点：易于实现和理解，适用于多分类和非线性分类问题。
缺点：需要存储全部的训练样本，对于大规模数据集计算量较大。
对于异常值敏感。
遥感影像的监督分类研究
遥感影像的监督分类研究遥感技术是指利用遥感卫星或飞机的相机、雷达、红外线等设备对地球表面进行长距离非接触式观测，获取各种形态的遥感数据，再通过数学模型和计算机算法等方法对这些数据进行处理、分析和应用的技术。
其中，监督分类是遥感影像处理中的一种主要方法，用来将影像中的像素点按照其所代表的地物种类分成不同的类别。
本篇文章将对遥感影像的监督分类研究进行探讨。
一、监督分类方法监督分类方法是遥感影像分类的一种常见方法，其基本思想是通过样本对影像进行培训，然后运用分类算法对整个影像进行分类。
该方法所需要的数据包括两大部分：训练数据和测试数据。
其中，训练数据作为监督信息，用来培训分类器，测试数据则用来检验分类结果的准确性。
监督分类方法中的样本主要包括地面采样点、人工种植物、人工观测结果等。
二、监督分类算法监督分类算法是指用来对遥感影像进行分类的数学模型和计算机程序。
常见的监督分类算法包括最大似然、最小距离、支持向量机、决策树等。
每种算法都有其独特的适用范围和定量效果，该如何选择合适的算法取决于应用对象和数据本身的特点。
其中，最大似然算法是一种假设数据符合正态分布的判别式分类算法。
最小距离算法则是将样本分为两个子集，使每个子集内的距离最小，外部距离最大。
支持向量机则是利用点与点之间在高维空间中的映射来进行分类的一种算法。
决策树算法则是一种基于决策树结构的分类方法，采用划分节点的方式来对数据进行分类。
三、监督分类优缺点监督分类方法有其自身的优缺点。
优点包括：分类准确度高、能够快速处理大量数据、易于应用多种算法等。
同时，这种方法的不足之处在于需要大量的样本数据来提高分类准确度，更严谨的研究还需要借助人工干预和多源数据融合才能解决。
四、遥感影像的监督分类应用监督分类广泛应用于生态环境、资源调查和地理信息等领域。
例如，在生态环境监测中，监督分类可用于研究不同生境下植被的分布情况、演替规律和生态功能等问题。
在资源调查中，监督分类可用于研究土地利用和覆被变化、森林资源、水体污染等方面。
ENVI中监督分类方法及参数说明
ENVI中监督分类方法及参数说明ENVI是一种远程感知图像处理软件，可以用来进行各种监督分类方法。
监督分类是一种机器学习方法，通过对已知类别的数据进行训练，然后对未知数据进行分类。
在ENVI中，有几种常用的监督分类方法，包括最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类和神经网络分类。
以下是每种方法的详细说明和参数设置。
1.最大似然分类：最大似然分类是一种常用的统计方法，通过假设每个类别的像素值服从特定的概率分布来进行分类。
在ENVI中，最大似然分类可以使用Maximum Likelihood Classification工具实现。
其参数包括：-样本数量：每个类别中用于训练的样本数量。
-逻辑属性：用于定义样本的逻辑属性，例如颜色、纹理、形状等。
-分辨率：输入数据的分辨率。
-类别数量：需要进行分类的类别数量。
2.支持向量机分类：支持向量机分类是一种基于统计学习理论的分类方法，通过寻找数据间的最优超平面来进行分类。
在ENVI中，支持向量机分类可以使用Support Vector Machine Classification工具实现。
其参数包括：-输入数据：需要进行分类的输入数据。
-内核类型：支持线性、多项式和径向基函数等不同类型的内核。
-内核参数：内核函数的参数，例如多项式内核的次数和径向基函数的宽度。
-惩罚参数：控制分类器的容错率和超平面的形状。
3.随机森林分类：随机森林分类是一种基于决策树的分类方法，通过组合多个决策树的预测结果来进行分类。
在ENVI中，随机森林分类可以使用Random Trees Classification工具实现。
其参数包括：-输入数据：需要进行分类的输入数据。
-决策树数量：用于构建随机森林的决策树数量。
-内部节点最小样本数：决定决策树停止生长的最小样本数。
-最大特征数：每个决策树使用的最大特征数量。
-类别权重：用于调整样本不平衡问题的类别权重。
4.神经网络分类：神经网络分类是一种基于神经网络模型的分类方法，通过多个层节点的激活来进行分类。
遥感图像处理实例分析03(监督分类、非监督分类)
遥感图像处理实例分析监督分类（supervised classification ）一、方法原理监督分类方法是多光谱图像专题信息分类的两种方法之一（另一种方法是非监督分类）.该方法是假设已经收集到多区域的地理图像，如Landsat TM 或 SPOT XS 卫星多谱图像(分类对其它类型的图像也有效）,具有实地野外属性分类或覆盖类型（如城区、水域、沼泽地等）的位置和特性数据（也可以通过航片分析得到），对该已知分类区域的光谱特性，通过分类程序,进行训练,将图像中每类区域的像素进行已知类的分配，对每一类计算多变量统计参数，如均值、标准差、相关距阵等，根据分类方法，最后将图像中每一个像素以最大然似性分配到某一类中。
即通过自定义的已知分类区域的训练，对多波段图像进行专题信息分类.方法流程如下:二、实例演示及分析以1985年美国加利福利亚州圣地亚哥地区的TM —MSS(0.55，0。
65，0。
75，0.95um4波段)图像为例，进行土地覆盖类型分类，分为海洋、城区、居民区、草坪和秃地等类型。
监督分类主要步骤如下：1．由原始遥感图像文件Landsat_Mass_Notwarped 。
ers 复制出用于分类的图像数据文件Landsat_practice.ers.① 通过主菜单算法图标或主菜单View 中Algorithm 项，打开算法窗口,装载数据集，文件名为：\examples\shared_data\Landsat_Mass_Notwarped.ers 。
选择训练区计算训练区统计量 评价训练区统计量 进行图像分类 显示分类图像和精度计②复制3个假彩色层（现共有4个假彩色层)，分别命名为B1、B2、B3、B4，并与装载数据集文件的4个波段相对应。
③选择主菜单File中的Save As项，以Er Mapper Raster Dataset格式保存文件,文件名为：\examples\miscellaneous\tutorial\Landsatt_practice.ers。
基本知识点计算机图像分类的两种主要方法
基本知识点——计算机图像分类的两种主要方法图像分类方法1.监督分类监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别过程。
监督分类中常用的具体分类方法包括：(1) 最小距离分类法，最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。
(2) 多级切割分类法，多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像素如何与分类类别相对应。
(3) 特征曲线窗口法，特征曲线窗口法可以根据不同特征进行分类，如利用标准地物光谱曲线的位置(nm)、反射峰或谷的宽度和峰值的高度作为分类的识别点，给定误差容许范围，分别对每个像素进行分类；或者利用每一类地物的各个特征参数上、下限值构造一个窗口，判别某个待分像元是否落入该窗口，只要检查该像元各特征参数值是否落入到相应窗口之内。
特征曲线窗口法分类的效果取决于特征参数的选择和窗口大小。
各特征参数窗口大小的选择可以不同，它要根据地物在各特征参数空间里的分布情况而定。
(4) 最大似然比分类法，最大似然比分类法(maximum likelihood classifier) 是经常使用的监督分类方法之一，它是通过求出每个像素对于各类别归属概率，把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法。
最大似然比分类法在多类别分类时，常采用统计学方法建立起一个判别函数集，然后根据这个判别函数集计算各待分像元的归属概率。
这里，归属概率是指：对于待分像元x，它从属于分类类别k的（后验）概率。
2.非监督分类非监督分类的前提是假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。
非监督分类方法不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱信息（或纹理信息）进行特征提取的统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实地属性进行确认。
非监督分类主要采用聚类分析方法，聚类是把一组像素按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。
遥感图像分类方法与结果验证技巧
遥感图像分类方法与结果验证技巧遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，是遥感技术在地学领域中的重要应用之一。
而遥感图像分类方法的选择和结果验证技巧的使用对于获得准确可靠的分类结果至关重要。
本文将讨论常见的遥感图像分类方法以及一些结果验证技巧。
一、遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是最常用的一种遥感图像分类方法，它需要先手动标注一些样本点，然后使用机器学习算法进行分类。
常用的监督分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
这些方法在遥感图像分类中表现出色，但要求标注样本点会增加工作量。
2. 无监督分类方法与监督分类方法相反，无监督分类方法不需要事先手动标注样本点，而是通过对图像内部的类别划分进行分类。
常用的无监督分类方法包括聚类算法，如K均值算法和谱聚类算法。
这些算法可以有效地从遥感图像中自动识别出地物的类别，但分类结果的准确性可能不如监督分类方法。
3. 半监督分类方法半监督分类方法结合了监督和无监督分类方法的优点，它既可以利用有标签样本进行训练，又可以利用无标签样本进行分类。
典型的半监督分类方法包括自动编码器和生成对抗网络（GAN）等。
这些方法在遥感图像分类中具有潜力，可以有效提高分类结果的准确性。
二、结果验证技巧1. 精确度评估精确度评估是验证分类结果准确性的重要指标之一。
常用的精确度评估方法包括混淆矩阵、精确度（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值等。
通过对分类结果和真实样本进行对比，可以评估分类算法的准确性。
2. 交叉验证交叉验证是在有限的数据集上评估模型性能的常用方法，它可以有效地避免由于数据集选择不当而引起的偏差。
常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
在遥感图像分类中，交叉验证可以帮助评估模型在不同样本集上的分类性能。
3. ROC曲线分析ROC曲线分析是衡量分类器性能的重要工具，它可以绘制出分类器在不同阈值下真阳性率和假阳性率之间的关系。
监督分类方法
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系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。
这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。
本例是以ENVI自带Landsat tm5数据Can_tmr.img为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。
2、样本选择为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。
本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。
如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。
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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系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。
这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。
本例是以ENVI自带Landsat tm5数据Can_tmr.img为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。
2、样本选择为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。
本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。
如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。
在ROIs面板中，选择Option->Compute ROI Separability,计算样本的可分离性。
如图3所示，表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。
图2训练样本的选择图3样本可分离性计算报表在计算样本可分离性时候，可能会出现以下错误信息（Singular Value encountered…），经常出现在影像波段非常多的情况。
出现这个情况主要是这一类样本的样本点数量太少，解决方法是多选择样本点。
图4样本可分离性计算报错在选择样本的时候，可以使用一些增强的手段辅助样本的选择，如主成分分析、波段合成等。
3、分类器选择根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器。
目前监督分类可分为基于传统统计分析学的，包括平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然，基于神经网络的，基于模式识别，包括支持向量机、模糊分类等，针对高光谱有波谱角（SAM），光谱信息散度，二进制编码。
下面是几种分类器的简单描述。
表几种监督分类器说明分类器说明平行六面体（Parallelpiped）根据训练样本的亮度值形成一个n维的平行六面体数据空间，其他像元的光谱值如果落在平行六面体任何一个训练样本所对应的区域，就被划分其对应的类别中。
平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的，而该标准差阈值则是根据所选类的均值求出。
最小距离（Minimum Distance）利用训练样本数据计算出每一类的均值向量和标准差向量，然后以均值向量作为该类在特征空间中的中心位置，计算输入图像中每个像元到各类中心的距离，到哪一类中心的距离最小，该像元就归入到哪一类。
马氏距离（Mahalanobis Distance）计算输入图像到各训练样本的马氏距离（一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法），最终统计马氏距离最小的，即为此类别。
最大似然（Likelihood Classification）假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。
神经网络（Neural Net Classification）指用计算机模拟人脑的结构，用许多小的处理单元模拟生物的神经元，用算法实现人脑的识别、记忆、思考过程应用于图像分类。
4、影像分类基于传统统计分析的分类方法参数设置比较简单，这里选择支持向量机分类方法。
主菜单下选择Classification > Supervised > Support Vector Machine。
按照默认设置参数输出分类结果，如图5所示。
图5支持向量机分类器参数设置图6支持向量机分类结果5、分类后处理分类后处理包括的很多的过程，都是些可选项，包括更改类别颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。
（1）更改类别颜色可以在Interactive Class Tool面板中，选择Option->Edit class colors/names更改，也可以在Display->Color Mapping->Class Color Mapping。
如下图7所示，直接可以在对应的类别中修改颜色。
也可以根据一个显示的RGB影像来自动分配类别颜色，打开主菜单->Classification->Post Classification->Assign Class Colors。
图7类别颜色的更改图8类别颜色更改后的效果图9自动颜色更改的效果图（2）分类统计分析主菜单->Classification->Post Classification->Class Statistics。
如图10所示，包括基本统计：类别的像元数、最大最小值、平均值等，直方图，协方差等信息。
图10分类结果统计（3）小斑点处理（类后处理）运用遥感影像分类结果中，不可避免地会产生一些面积很小的图斑。
无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除和重新分类，目前常用的方法有Majority/Minority分析、聚类（clump）和过滤（Sieve）和。
这些工具都可以在主菜单->Classification->Post Classification中找到。
Majority/Minority分析和聚类（clump）是将周围的“小斑点”合并到大类当中，过滤（Sieve）是将不符合的“小斑点”直接剔除。
如下图11为Majority分析的结果。
图11类后处理结果图（4）栅矢转换打开主菜单->Classification->Post Classification->Classification to Vector，可以将分类后得到的结果转化为矢量格式，或者主菜单->Vector->Raster to Vector，在选择输出参数时候，可以选择特定的类别，也可以把类别单独输出为矢量文件或者一个矢量文件。
图12栅矢转换面板6、结果验证对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。
有两种方式用于精度验证：一是混淆矩阵，二是ROC曲线，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度，比较形象。
真实参考源可以使用两种方式：一是标准的分类图，二是选择的感兴趣区（验证样本区）。
两种方式的选择都可以通过主菜单->Classification->Post Classification->Confusion Matrix或者ROC Curves来选择。
真实的感兴趣区参考源的选择可以是在高分辨率影像上选择，也可以是野外实地调查获取，原则是获取的类别参考源的真实性。
由于没有更高分辨率的数据源，本例中就把原分类的TM影像当作是高分辨率影像，在上面进行目视解译得到真实参考源。
直接利用ROI工具，在TM图上均匀的选择6类真实参考源，如图13所示。
选择主菜单->Classification->Post Classification->ConfusionMatrix->Using Ground Truth ROIs。
将分类结果和ROI输入，软件会根据区域自动匹配，如不正确可以手动更改。
点击ok后选择报表的表示方法（像素和百分比），就可以得到精度报表。
图13真实感兴趣区参考源选取图14验证操作面板图15分类精度评价混淆矩阵这里说明一下混淆矩阵中的几项评价指标，如下：●总体分类精度等于被正确分类的像元总和除以总像元数。
被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数，如本次精度分类精度表中的Overall Accuracy = (1849/2346) 78.8150%。
●Kappa系数）的和，它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。
Kappa计算公式●错分误差指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元，它显示在混淆矩阵里面。
本例中，林地有419个真实参考像元，其中正确分类265，12个是其他类别错分为林地（混淆矩阵中林地一行其他类的总和），那么其错分误差为12/419=2.9%。
●漏分误差指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元数。
如在本例中的耕地类，有真实参考像元465个，其中462个正确分类，其余3个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中一列里其他类的总和），漏分误差为3/465=0.6%•制图精度是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的比率。
如本例中林地有419个真实参考像元，其中265个正确分类，因此林地的制图精度是265/419=63.25%。
•用户精度是指正确分到A类的像元总数（对角线值）与分类器将整个影像的像元分为A类的像元总数（混淆矩阵中A类行的总和）比率。
如本例中林地有265个正确分类，总共划分为林地的有277，所以林地的用户精度是265/277=95.67%。
非监督分类非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。
在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。
它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理)信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。