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文档简介

1、精选优质文档-倾情为你奉上论述监督分类与非监督分类却别与联系，及各自优缺点   监督分类：首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数（如像素亮度均值、方差等），建立判别函数，据此对样本像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。   非监督分类：在没有先验类别作为样本的条件下，根据像元间相似度大小进行计算机自动判别归类，无须人为干预，分类后需确定地面类别。  区别与联系：         &

2、#160;               根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。                           非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计特性进行分类。当两地物类型对

3、应的光谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。n                              监督分类常常用于对分类区比较了解情况下,要求用户控制.n            

4、60;                 1)选择可以识别或可以断定其类型的像元建立模板,然后基于该模板使系统自动识别具有相同特征的像元.n                          

5、    2)对分类结果进行评价后再对模板进行修改,多次反复后建立比较正确的模板,在此基础上最终进行分类.    各自优缺点：    监督分类的特点：      主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。      主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多

6、的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。    非监督分类特点：     主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。        主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，

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