影像分类概述—ArcGIS Pro

获得 Image Analyst 许可后可用。

需要 Spatial Analyst 许可。

影像分类指的是向遥感影像中的所有像素分配类的任务（在土地覆被和土地使用分类系统中定义，又称“方案”）。

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情况，将有两种分类方法：监督和非监督。这两种方法均可为基于对象或基于像素。

影像分类可能是具有许多处理阶段的漫长工作流。在 ArcGIS Pro 中，分类工作流已被简化为分类向导，因此对分类有着一定程度了解的用户，可以凭借向导中提供的指导迅速开始并完成工作流。此外还有单个分类工具，可供仅希望执行部分分类过程的更高级用户选用。


工具	说明
分类向导	分类向导可指导用户完成整个分类工作流。它提供了由最佳做法和简化用户体验组成的解决方案，指导用户以高效的方式完成分类过程。
分割	分割是基于对象的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个部分：顶部的方案管理部分以及底部的训练样本部分。可通过分类方案将影像中的所有要素分为不同的类。训练样本是已经定义为特定类的区域，且该类需要与分类方案相对应。
分类	可通过非监督或监督分类技术对数据进行分类。这一步骤将根据指定的分类算法和参数，将影像处理为类。
合并类	执行监督分类之后，您可能希望将其中一些类合并为概化程度更高的类。您仅限于处理方案中的父类。
分配类	执行非监督分类后，需要根据方案将结果组织到有意义的类名称中。
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较小误差。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情况，将有两种分类方法：监督和非监督。

在监督分类中，您需要确定希望向哪些类类别分配像素或分割影像。这些类类别即为您的分类方案。分类完成后，您需要检查生成的分类数据集，并根据方案将错误的类或类面重新分配至合适的类。

您可通过非监督分类，让计算机根据像素光谱特性的统计差异自行决定在您的影像中显示哪些类。完成非监督分类后，您需要将生成的类分配到方案中的类类别。

您所选择的分类方法类型有两个选项：基于对象和基于像素。

基于像素是一种传统的方法，根据各个像素自身决定其所属的类。该方法并不考虑来自相邻像素的任何信息。该方法会在分类结果中造成斑白效果。

基于对象的方法可根据相邻像素在分割过程中的相似程度将相邻像素分组到一起。在决定像素的分组方式时，分割将会考虑到颜色特征和形状特征。由于此方法实际上平均了像素的值并考虑到了地理信息，因此通过分割创建的对象更接近影像中的实际要素并可产生更清晰的分类结果。