本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。 定义 监督分类是遥感图像分类的一种,即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。已被确认类别的样本像元是指那重骗多些位于训练区的像元。在这种分类中,分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区,计算机计算每种训练样区的统计或其他信故项套息,每个像元和训练样本作比较,按照不同规则将其划分到和其最相似的样本类。监督分类可分两个基本步骤:选择训练样本和提取统计信息,以及选择分类算法。 样本和统计 训练样本的选择需要分析者对待分类图像所在区域有所了解,或进行过初步的野外调查,或研究过有关图件和高精度的航空照片。其最终选择的踏棵训练样本应能准确地代表整个区域内每个类别的光谱特征差异。显然辨陵想删,训练样本的选择时监督分类的关键。因此,同一类别的训练样本必须是均质的,不能包含其他类别,也不能是和其他类别之间的边界或混合像元;其大小、形状和位置必须能同时在图像和实地(或其他参考图)容易识别和定位。 在选择训练样本时,还必须考虑每一类别训练样本的总数量。作为一个普遍的规则,如果图像有N波段,则每一类别至少应该有10N个训练样本,才能满足一些分类算法中计算方差和协方差矩阵的要求。总的样本数量应根据区域异质程度而有所不同。 [1] 训练样本的来源可以有以下几种: ①实地收集,即通过GPS定位而实地记录的样本; ②屏幕选择,利用先验知识直接从图像中提取训练数据的做法比较普遍与合理。 选择训练样本后,为了比较与评价样本好坏,需要计算各类别训练样本的基本光谱特征信息,通过每个样本的基本统计值(如均值、标准方差、最大值、最小值、方差、协方差矩阵、相关矩阵等),检查训练样本的代表性,评价样本好坏,选择合适波段。评价训练样本的方法有两种:图表显示和统计测量。 图表显示是将训练样本的直方图、均值、方差、最大值及最小值绘制成线状、散状等图,目视评价各类别训练样本的分布、离散度和相关性,例如均值图、直方图、特征空间二维图等。 统计测量是利用统计方法来定量衡量训练样本之间的分离度。对于任何一个多波段图像,我们总希望用最少的波段来区分不同类别,从而达到最高分类精度。通常对于训练样本,要按照一定决策规则检查两种类型的误差:①错分误差,即像元被分到一个错误的类别;②漏分误差,即像元没有被分到其对应的类别夜柜腿笑。 [1] 对于不同的应用环