在监督分类中,分类的算法有很多种,每种方法在针对具体的情况分类出来的效果也存在较大差异,以下是几种典型的算法。
1)最小距离法
最小距离法就是利用选择出的各类训练样本,统计计算出它们在各波段上的平均值,并以此构成各类别在影像空间中的中心位置,然后计算影像空间里其他像元向量到各类中心的距离,这种距离可以是欧氏空间距离或其他高级复杂的距离,以计算出的距离最小来决定未知像元归属的类别,即距离哪一类中心位置最近就属于哪一类别。
最小距离法计算比较简单,容易实现,但其缺点主要是只简单地计算利用了各类样本的平均值,没有考虑每类样本内部存在不同的方差这一要素, 这样在利用未知像元到各类中心位置的距离来判断类别时,会出现错误分类的情况。因此,该方法在遥感影像分类中应用得不是很广泛。
2 )最大似然法
最大似然法是以未知类别像元属于某-类的条件概率最大为判别准则,是在假定了各类服从正态分布,利用到训练样本的平均值和方差,具体计算以Bayes准则为依据,来将各个未知像元分类到已知类别中。因此,该法对不同类别的方差变化反应较敏感,是一种较为成熟、广泛运用的监督分类方法。
3)光谱角制图法
光谱角制图法是一种以光谱向量之间的广义夹角大小来分类未知像元的监督分类方法。具体来讲,就是将实测的地物光谱或多光谱的像元点看作多维空间中的向量,以实测的已知地类或是从遥感影像上选择的已知像元点构成参考光谱向量,求出与影像上其他未知类别的像元光谱向量之间的广义夹角,以一定的阈值大小来确定未知像元的类别。