遥感:监督分类与非监督分类的区别 envi中监督分类和非监督分类有什么区别？各是怎么定义的

监督分类 非监督分类 区别~

监督分类是需要学习训练的分类方法,如最大似然分类,人工神经网络分类,即是需要事先为每类地物在遥感图像上采集样本数据,之后通过学习训练过程才来分类;非监督分类不需要人工采集地物样本点数据,多是通过聚类的方法来自动分类,主要有isodata,k均值等.总体来说,监督分类的效果要优于非监督分类.

区别如下：
监督分类 （supervised classification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。常用算法有：判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。
非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已知）类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征，建立决策规则来进行分类。而不需事先知道类别特征。把各样本的空间分布按其相似性分割或合并成一群集，每一群集代表的地物类别，需经实地调查或与已知类型的地物加以比较才能确定。是模式识别的一种方法。一般算法有：回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。

非监督分类运用1SODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique ）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。
监督分类比非监督分类更多地要求用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。

上面的这段话是我们遥感实验手册上的话， 我自我感觉在用ERDAS 8.6 时候 ，对监督分类和非监督分类的区别才有了深刻点的理解，简单的说监督分类是我们人为地选择好样本区 比如水体，植被 ，就像是告诉计算机“我圈起来的这种像素就代表水体噢”，这个对个人经验要求很高，很容易把有的颜色混淆，以至于少分几类，而非监督分类就是计算机自己将图像上的像元按像素分几类，一般如果你最后是要分成水体，植被，土地等几类，但是你设置的起码最初要分它的两倍，因为计算机识别的时候有可能有的最终可以归到一类，但是计算机不会知道它分类每一类代表什么，这个就要人为地输入每一类地物的名称。
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监督分类是需要自己选择样本的，非监督分类是不需要选择样本的，完全机器自动分类。

各种遥感数据分类方法比较

答：监督分类器是遥感数据专题分类中最常用的一种分类器。和非监督分类器相比,监督分类器需要选取一定数量的训练数据对分类器进行训练,估计分类器中的关键参数,然后用训练后的分类器将像元划分到各类别。监督分类过程一般包括定义分类类别、选择训练数据、训练分类器和最终像元分类四个步骤(Richards,1997)。每一步都对最终分...

envi中监督分类和非监督分类有什么区别?各是怎么定义的

答：非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已知）类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征，建立决策规则来进行分类。而不需事先知道类别特征。把各样本的空间分布按其相似性分割或合并成一群集，...

监督分类 非监督分类 区别

答：监督分类是需要学习训练的分类方法,如最大似然分类,人工神经网络分类,即是需要事先为每类地物在遥感图像上采集样本数据,之后通过学习训练过程才来分类;非监督分类不需要人工采集地物样本点数据,多是通过聚类的方法来自动分类,主要有isodata,k均值等.总体来说,监督分类的效果要优于非监督分类....

遥感图像分类处理方法

答：非监督分类就是不用训练样本，而是根据图像数据自身的统计特征及点群的分布情况，从纯统计学的角度对图像数据进行统计分类。它与监督分类的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类由图像数据的统计特征来决定。非监督分类最常用的统计方法是聚类分析，聚类分析是按照像元之间的相似程度来进行的一种多元统计...

遥感:监督分类与非监督分类的区别

答：上面的这段话是我们遥感实验手册上的话， 我自我感觉在用ERDAS 8.6 时候 ，对监督分类和非监督分类的区别才有了深刻点的理解，简单的说监督分类是我们人为地选择好样本区 比如水体，植被 ，就像是告诉计算机“我圈起来的这种像素就代表水体噢”，这个对个人经验要求很高，很容易把有的颜色混淆，以至于...

论述监督分类与非监督分类却别与联系,及各自优缺点

答：1. 非监督分类无需对分类区域进行深入了解，减少了预处理工作。2. 人为误差概率低，只需设定分类数量，简化操作过程。3. 设立足够类别后，可实现图像的全部分类，提高效率。二、监督分类的优点 1. 分析人员可控制分类过程，便于研究和获取区域地理特征信息。2. 训练样区和样本选择可自主调整，增加灵活性...

什么是监督分类和非监督分类?

答：监督分类又称训练场地法、训练分类法，是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术，即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类。非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无...

监督分类非监督分类区别

答：监督分类是需要学习训练的分类方法，需要自己选择样本，需要先学习后分类；非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，多是通过聚类的方法来自动分类，可以边学习边分类。监督分类：又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。非监督分类：以不同影像地物在特征空间中...

论述监督分类与非监督分类却别与联系,及各自优缺点

答：2）人为误差的概率很小。在进行非监督分类时，分析人员仅仅只需要设定分类的数量。3）只要设立足够多的类别，就可以对图像进行全部分类。（二）监督分类的优点 1）分析人员可以控制，适用于研究，需要区域地理特征的信息特征。2）可控制训练样区和训练样本的选择。3）运用监督分类不必担心光谱类别和地物类别...

什么是监督分类?什么是非监督分类

答：中文名称：非监督分类 英文名称：unsupervised classification 定义1：以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验类别标准的图像分类。 应用学科：测绘学（一级学科）；摄影测量与遥感学（二级学科） 定义2：在遥感影像的计算机分类过程中，无需采用训练样板的分类技术，或没有先验知识的...