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基于监督分类的遥感影像分类方法研究
随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像的分类问题一直是热门的研究领域之一。遥感影像分类是指将遥感影像数据划分为若干类别并为每个像元指定一个类别标识符。这个任务在许多应用中是非常重要的，例如：土地利用/土地覆盖图制图、自然资源的管理和监督、城市规划和环境监测等。在遥感影像分类中，监督分类方法是最为流行的一种方法。本文主要探讨基于监督分类的遥感影像分类方法。
一、监督分类方法
监督分类方法是一种利用事先标记（已知类别）的样本进行学习的分类方法。它通过将样本数据分为训练集和测试集，训练集用于确定分类器的参数，测试集用于评估分类器的分类准确性。监督分类方法通常分为两步：特征提取和分类器构建。特征提取是将遥感影像像元的低级特征转换为高级别的语义信息的过程，而分类器构建则是学习从这些特征到像元类别输出的映射。
二、特征提取
特征提取是遥感影像分类的一个关键步骤。在监督分类方法中，通常使用像元的反射率，纹理信息，形状等特征作为输入。下面介绍几种常用的特征提取方法。
1.基础特征提取
基础特征提取旨在利用像元反射率的光谱信息来描述它在不同频段上的反射率。这种方法对于土地覆盖类型相似的数据集效果较好，但如果数据集中存在某种土地覆盖类型存在明显的、特定的反射率通道，则这种方法可能导致分类的精度下降。
2.纹理特征提取
纹理特征提取是通过计算像元周围特定区域（例如窗口）内像元的灰度值差异以生成的描述。在遥感影像分类中，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、纹理特征变换和小波变换等方法。纹理特征提取对于具有典型纹理的土地利用和覆盖类型非常有效。
3.形状特征提取
形状特征提取是指用于描述像元几何形状的特征。这些几何形状可以是像元自身的形状，也可以是像元周围区域的形状。在遥感影像分类中，常用的形状特征包括面积、周长、伸长率，方向及周边相似性等。
三、分类器构建
分类器选择是遥感影像分类的另一个重要步骤。下面介绍一些常用的分类器。
1.支持向量机（SVM）
支持向量机是一种常见的分类器，它基于训练样本构建超平面，最大化样本间的间隔，将样本映射到高维空间中，从而获得更好的分类效果。SVM分类器在遥感影像分类中已经被广泛应用。
2.随机森林（RF）
随机森林是一种基于决策树的分类器，它利用指定数量的无序生成的决策树来构建分类器，并综合所有决策树的输出结果来进行分类。RF具有高分类稳定性和自主性等优点，在遥感影像分类中已经得到了广泛的应用。
3.人工神经网络（ANN）
人工神经网络是一种能够模拟人脑神经网络结构、学习和识别能力的计算模型。ANN分类器从数据中自动学习到特征之间的关系，在遥感影像分类中也被广泛使用。
四、总结
遥感影像分类是在遥感技术的支持下对地面信息进行解释和推理的重要技术手段之一。监督分类方法以其高准确率和广泛适应性对遥感影像分类问题提供了良好的解决方案。本文介绍了监督分类方法中的特征提取和分类器构建两个方面。与其他类别相关的领域相比，遥感影像分类的研究面临着更大的挑战，因为训练数据的标记往往耗时且昂贵。尽管如此，不断完善精密的特征和分类器，仍然是未来研究的重点。