影像分类概述

需具有 Image Analyst 许可才能使用。

需具备 Spatial Analyst 许可方可使用。

影像分类指为遥感影像中的所有像素分配类的任务——这些类由土地覆盖和土地利用分类系统（称为方案）定义。

基于影像分类的输出栅格可用于创建专题地图。根据分析人员与计算机在分类过程中的交互，共有两种分类方法：监督和非监督。二者均可以是基于对象的，也可以是基于像素的。

影像分类可能是一个冗长的工作流，包含多个处理阶段。在 ArcGIS Pro 中，分类工作流已简化为分类向导，具备一定分类知识的用户可以根据向导的一定程度指导直接进入并完成工作流。对于可能只想执行部分分类过程的更高级用户，还存在单独的分类工具。


工具	描述
分类向导	分类向导可指导用户完成整个分类工作流。它提供了一个包含最佳做法和简化用户体验的解决方案，以高效指导用户完成分类过程。
影像分割	分割是基于对象分类工作流的重要组成部分。此过程可将颜色相似并具有特定形状特征的相邻像素分成一组。
训练样本管理器	训练样本管理器页面分为两部分：顶部是方案管理部分，底部是训练样本部分。分类方案用于将影像中的所有要素分组为不同的类别。训练样本是您定义为特定类的区域，需要对应您的分类方案。
分类	可使用非监督或监督分类方法对数据进行分类。此步骤会根据分类算法和指定的参数，将影像处理成类。
合并类	在执行监督分类后，您可能想要将部分类合并为更加概化的类。只能使用方案中作为父类的类。
分配类	在完成非监督分类后，需要根据方案按有意义的类名对结果进行组织。
精度评估	精度评估使用参考数据集来确定分类结果的精度。用 0 - 1 表示精度，其中 1 表示精度为 100%。
重分类器	对影像进行分类后，在分类结果中可能遇到一些小错误。可对单个要素或对象进行编辑。

监督和非监督分类

根据分析人员与计算机在分类过程中的交互，共有两种分类方法：监督和非监督。

可在监督分类中决定要向其分配像素或分割的类类别。这些类类别称为分类方案。分类完成后，需要查看生成的分类数据集，根据方案将错误的类或类面重新分配到适当的类。

可在非监督分类中让计算机根据像素光谱特性的统计差异，决定图像中存在的类。在非监督分类完成后，需要将生成的类分配到方案中的类类别中。

共有两个选项适用于所选分类方法类型：基于像素和基于对象。

基于像素的方法是一种传统方法，用于单独确定每个像素所属的类。它不考虑邻近像素中的任何信息。这可能导致分类结果中出现椒盐效应。

基于对象的方法根据相邻像素的相似度对其进行分组，这一过程称为分割。分割会在决定像素分组方式时考虑颜色和形状特征。由于该方法本质上是求像素值的平均值并考虑地理信息，通过分割生成的对象更接近影像中的真实要素，并生成更清晰的分类结果。