遥感影像分类方法
遥感影像分类方法概述
遥感影像分类是指利用高分辨率遥感影像的特征对不同地物进行识别和分类。遥感影像分类方法主要包括光谱分类、纹理分类、形状分类和数字高程模型分类等。
光谱分类
光谱分类是基于图像像元的光谱反射率特征进行分类的方法。常用的光谱分类方法包括最大似然分类、像元判别（分类）、支持向量机分类等。
纹理分类
纹理分类是基于从遥感影像中提取的纹理特征进行分类的方法。常用的纹理分类方法包括纹理谱分类、灰度共生矩阵分类、小波纹理分类等。
形状分类
形状分类是基于地物在遥感影像中的形状特征进行分类的方法。常用的形状分类方法包括形状匹配分类、基于形状特征的神经网络分类等。
数字高程模型分类
数字高程模型分类是基于数字高程模型（DEM）进行分类的方法。常用的数字高程模型分类方法包括地形因子分类、局部高度比值分类、地形指数分类等。
总结
不同的遥感影像分类方法需要根据具体的研究对象和目的进行选择。进行合理的遥感影像分类不仅可以提高分类的准确性，还可以为遥感地学研究提供更多的信息。