遥感图像分类是一项关键技能，众多学生在实践中常感到困惑，不知如何熟练运用这些繁复的分类技术。今次，我们将详细探讨如何利用ERDAS IMAGINE 9.2软件开展遥感图像分类的实验操作。
遥感分类的重要性
遥感图像分类的重要性不言而喻。在实际应用中，比如制作精确的地图，进行城市地貌分析时，分类工作至关重要。它能准确区分各类土地。从发展的角度看，这项技术促进了城市规划、农业等众多领域的进步。比如在农业领域，通过精确区分农田与荒地，可以更好地规划种植活动。这项技术在土壤检测公司、地理探测机构等领域得到了广泛应用。
监督分类的原理
监督分类依托于训练数据。以一幅特定区域的遥感影像为例，我们从中挑选出显著的地物，比如一块形状特别的湖泊，作为训练数据，并记录其特征。接着，算法根据这些数据构建模型。在研究山地植被分布时，若选取典型的植被种类进行监督分类训练，便能更准确地识别植被区域。此外，如果训练数据既准确又具有代表性，那么得到的分类结果将非常精确。
监督分类的实践
操作分类监督时，样本选择至关重要。以分析森林区域的遥感图像为例，树木样本需涵盖多种树种和年龄。使用ERDAS IMAGINE 9.2软件，需依据样本构建精确模型，并多次验证。过往项目中，因训练样本误差，导致分类结果不佳。因此，实际操作中样本需既准确又丰富。
非监督分类简介
非监督分类具备独特优势。它无需预先设定类别，尤其在处理未知区域的遥感图像时，尤为适用。软件操作中，聚类方法丰富多样。以海滩周边的遥感图像为例，通过ERDAS IMAGINE的聚类功能，可自动将相似像素归为一类。随后，人工对这些聚类进行识别，判断其大致代表何种地物。此外，合理设置聚类数量对后续效果至关重要。
非监督分类的操作
非监督分类操作中有很多需要注意的地方。实验时，设置输入和输出文件是第一步。以分析某个大型动物园的遥感图像为例，输入的是原始图像，而输出则是分类后的图像。接下来，要挑选合适的分类模板，并设定聚类数量等参数。我们可以借鉴类似地理环境的分类参数。比如，在处理海边湿地遥感图像时，如果一开始聚类数设得太少，后续调整会变得很麻烦，因此初始设定至关重要。
解译标志的意义
解译标志在分类中扮演着重要角色。它包括了地物的众多特性。以分析古建筑群的遥感图像为例，古建筑的颜色和形状等特征都可作为解译标志。颜色若是特别，可能意味着建筑有特殊用途；形状若很规整，有助于判断建筑风格。在识别特定地物时，正确运用解译标志，可以显著提升分类的准确性和效率。