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遥感影像分类方法比较研究的综述报告
遥感影像分类是将遥感影像数据分成若干类别，并对每个像元进行分类的过程。遥感影像分类在很多领域都有着广泛的应用，如地物覆盖分类、土地利用分类、森林监测等。随着遥感数据获取技术的发展和遥感影像处理技术的成熟，越来越多的遥感影像分类方法被提出和应用。为了更好地了解这些遥感影像分类方法的优缺点和适用范围，本文将综述目前常用的遥感影像分类方法，包括传统的分类方法和基于深度学习的分类方法。
1.传统的遥感影像分类方法
传统的遥感影像分类方法包括有监督分类和无监督分类两种方法。
1.1有监督分类
有监督分类是指需要提前定义一些地物分类类别的分类方法。这些类别可以根据遥感影像和实地勘测等数据来定义。在有监督分类中，常用的分类方法有最大似然法、支持向量机、人工神经网络等方法。
最大似然法是一种常用的统计学习方法，它基于概率论和假设检验理论，通过计算每个类别的概率分布以及未知像素点的概率分布，来将遥感影像数据分为不同的类别。
支持向量机是一种基于最小化分类误差的机器学习方法，它可以对线性可分和线性不可分两种情况进行分类。支持向量机的分类效果相对较好，但需要大量的分类样本来进行训练。
人工神经网络是一种模仿人脑神经元结构的网络模型，它可以通过多层神经元的计算来进行分类。人工神经网络分类方法的优点是可以自适应地进行模型学习和建立，但需要较高的计算能力和大量的训练数据。
1.2无监督分类
无监督分类是指不需要提前定义地物分类类别的分类方法，它通过对遥感影像数据进行聚类分析来自动划分类别。常用的无监督分类方法有k-means、ISODATA等方法。
k-means是一种常用的聚类分析方法，它先将遥感影像数据随机分为若干类别，然后分别对每个类别进行均值计算，将与均值最近的像素点划分为该类别，并重新计算均值，循环迭代直到分类效果达到预设的阈值。
ISODATA是一种基于k-means方法的改进，它可以自动确定类别数目，并可以将不符合阈值的类别合并为一个类别，最终输出分类结果。
2.基于深度学习的遥感影像分类方法
近年来，随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的遥感影像分类方法也逐渐成为热点。深度学习方法的优点在于对特征的学习和提取能力强，可以自适应地进行模型的训练和学习。常用的基于深度学习的遥感影像分类方法包括卷积神经网络、循环神经网络等。
卷积神经网络是一种常用的基于深度学习的分类方法，它可以自动提取遥感影像的空间特征和频谱特征，并将这些特征进行组合和分类。卷积神经网络分类方法的优点在于分类精度高，但训练时间和计算成本都比较高。
循环神经网络是一种基于序列数据的分类方法，它可以在时序上自动学习和提取特征，并进行分类。循环神经网络的分类能力较强，但也存在过拟合问题。
综上所述，遥感影像分类方法有传统的有监督和无监督分类方法，也有基于深度学习的分类方法。各种方法各有利弊，选择合适的方法需要结合实际应用情况和要求。未来随着技术的不断发展和创新，遥感影像分类方法也将不断更新和改进。