监督分类与非监督分类各有其优缺点。实际工作中，常常将监督法分
类与非监督法分类相结合，取长补短，使分类的效率和精度进一步提高。
基于最大似然原理的监督法分类的优势在于如果空间聚类呈现正态分布，
那么它会减小分类误差，而且分类速度较快。监督法分类主要缺陷是必须
在分类前圈定样本性质单一的训练样区，而这可以通过非监督法来进行，
即通过非监督法将一定区域聚类成不同的单一类别，监督法再利用这些单
一类别区域 “训练”计算机。通过 “训练”后的计算机将其他区域分类完
成，这样避免了使用速度比较慢的非监督法对整个影像区域进行分类，使
分类精度得到保证的前提下，分类速度得到了提高。
具体可按以下步骤进行：
第一步：选择一些有代表性的区域进行非监督分类。这些区域尽可能
包括所有感兴趣的地物类别。这些区域的选择与监督法分类训练样区的选
择要求相反，监督法分类训练样区要求尽可能单一。而这里选择的区域包
含类别尽可能地多，以便使所有感兴趣的地物类别都能得到聚类。
第二步：获得多个聚类类别的先验知识。这些先验知识的获取可以通
过判读和实地调查来得到。聚类的类别作为监督分类的训练样区。
第三步：特征选择。选择最适合的特征图像进行后续分类。
第四步：使用监督法对整个影像进行分类。根据前几步获得的先验知
识以及聚类后的样本数据设计分类器，并对整个影像区域进行分类。
第五步：输出标记图像。由于分类结束后影像的类别信息也已确定，
所以可以将整幅影像标记为相应类别输出。
? 904 ?五 遥感技术的应用