遙感分類

遙感圖形分類就是利用計算機通過對遙感圖像中各類地物的光譜信息和空間信息進行分析，選擇特徵，將圖像中各個像元按照某種規則或算法劃分不同的類別，然後獲得遙感圖像中與實際地物的對應信息，從而實現遙感圖像的分類。

1.監督分類(SupervisedClassification)，又稱“訓練分類法”，用被確認類別的樣本像元去識別其他未知類別像元的過程，它就是在分類之前通過目視判讀和野外調查，對遙感圖像上某些樣區中圖像地物的類別屬性有了先驗知識，對每一種類別選取一定數量的訓練樣本，計算機計算每種訓練樣區的統計或其他信息，同時用這些種子類別對判決函式進行訓練，使其符合於對各種子類別分類的要求;隨後用訓練好的判決函式去對其他待分數據進行分類，使每個像元和訓練樣本作比較，按不同的規則將其劃分到與其最相似的樣本類，以此完成對整個圖像的分類。
2.非監督分類(UnsupervisedClassification)，非監督分類，也稱“聚類分析”或“點群分類”。在多光譜圖像中搜尋、定義其自然相似光諸集群的過程，它不必對圖像地物獲取先驗知識，僅依靠圖像上不同類地物光譜(或紋理）信息進行特徵提取，再統計特徵的差別來達到分類的目的，最後對已分出的各個類別的實際屬性進行確認。