1樓：職場導師郭曉潔
非監督分類運用1sodata（iterative self-organizing data analysis technique ）演算法，完全按照像元的光譜特性進行統計分類，常常用於對分類區沒有什麼瞭解的情況。使用該方法時。原始影象的所有波段都參於分類運算，分類結果往往是各類像元數大體等比例。
由於人為干預較少，非監督分類過程的自動化程度較高。非監督分類一般要經過以下幾個步驟：初始分類、專題判別、分類合併、色彩確定、分類後處理、色彩重定義、柵格向量轉換、統計分析。
監督分類比非監督分類更多地要求使用者來控制，常用於對研究區域比較瞭解的情況。在監督分類過程中，首先選擇可以識別或者藉助其它資訊可以斷定其型別的像元建立模板，然後基於該模板使計算機系統自動識別具有相同特性的像元。對分類結果進行評價後再對模板進行修改，多次反覆後建立一個比較準確的模板，並在此基礎上最終進行分類。
監督分類一般要經過以下幾個步驟：建立模板（訓練樣本）、評價模板、確定初步分類圖、檢驗分類結果、分類後處理、分類特徵統計、柵格向量轉換。
上面的這段話是我們遙感實驗手冊上的話， 我自我感覺在用erdas 8.6 時候 ，對監督分類和非監督分類的區別才有了深刻點的理解，簡單的說監督分類是我們人為地選擇好樣本區 比如水體，植被 ，就像是告訴計算機「我圈起來的這種畫素就代表水體噢」，這個對個人經驗要求很高，很容易把有的顏色混淆，以至於少分幾類，而非監督分類就是計算機自己將影象上的像元按畫素分幾類，一般如果你最後是要分成水體，植被，土地等幾類，但是你設定的起碼最初要分它的兩倍，因為計算機識別的時候有可能有的最終可以歸到一類，但是計算機不會知道它分類每一類代表什麼，這個就要人為地輸入每一類地物的名稱。
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2樓：匿名使用者
監督分類是需要自己選擇樣本的，非監督分類是不需要選擇樣本的，完全機器自動分類。
監督分類 非監督分類 區別
3樓：城鄉外景地
發錯地方了。
雖然也是影象相關，但是，真的不是在這裡。
4樓：匿名使用者
監督分類是需要學習訓練的分類方法,如最大似然分類,人工神經網路分類,即是需要事先為每類地物在遙感影象上採集樣本資料,之後通過學習訓練過程才來分類;非監督分類不需要人工採集地物樣本點資料,多是通過聚類的方法來自動分類,主要有isodata,k均值等.總體來說,監督分類的效果要優於非監督分類.
envi中監督分類和非監督分類有什麼區別？各是怎麼定義的
5樓：瘦成一導閃電呀
區別如下：
監督分類 （supervised classification）又稱訓練場地法，是以建立統計識別函式為理論基礎，依據典型樣本訓練方法進行分類的技術。即根據已知訓練區提供的樣本，通過選擇特徵引數，求出特徵引數作為決策規則，建立判別函式以對各待分類影像進行的影象分類，是模式識別的一種方法。要求訓練區域具有典型性和代表性。
判別準則若滿足分類精度要求，則此準則成立；反之，需重新建立分類的決策規則，直至滿足分類精度要求為止。常用演算法有：判別分析、最大似然分析、特徵分析、序貫分析和圖形識別等。
非監督分類是以不同影像地物在特徵空間中類別特徵的差別為依據的一種無先驗（已知）類別標準的影象分類，是以叢集為理論基礎，通過計算機對影象進行集聚統計分析的方法。根據待分類樣本特徵引數的統計特徵，建立決策規則來進行分類。而不需事先知道類別特徵。
把各樣本的空間分佈按其相似性分割或合併成一群集，每一群集代表的地物類別，需經實地調查或與已知型別的地物加以比較才能確定。是模式識別的一種方法。一般演算法有：
迴歸分析、趨勢分析、等混合距離法、叢集分析、主成分分析和圖形識別等。
6樓：匿名使用者
監督分類是需要學習訓練的分類方法,如最大似然分類,人工神經網路分類,即是需要事先為每類地物在遙感影象上採集樣本資料,之後通過學習訓練過程才來分類;非監督分類不需要人工採集地物樣本點資料,多是通過聚類的方法來自動分類,主要有isodata,k均值等.總體來說,監督分類的效果要優於非監督分類.
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前期肯定會出現監督垃圾分類的阿姨站在垃圾桶旁邊問你 你什麼垃圾 後期就靠自覺了。會吧，應該會出現監管。監督機制，如果沒有這一塊監督的話，我想垃圾分類還是會很難的。應該還是會有的，畢竟現在剛開始實行，還是需要有人來監管和監督的，這樣可以讓人們更加投入這裡面來。垃圾分類是一種自覺的行為，不應該浪費人工力...
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