ERDAS 图像分类基础教程
ERDAS 是一款功能强大且广泛应用于遥感和GIS领域的遥感图像处理软件。图像分类是ERDAS中的一个重要功能，通过图像分类，可以将图像空间划分为若干个子区域，每个区域代表一类地物。本教程将详细介绍图像分类的基本概念、方法和操作步骤。
图像分类的目的
图像分类的目的是从图像中识别实际地物，进而提取地物信息，其过程实际上就是将图像中的每个像元点或区域归于若干个类型中的一类，或若干个专题要素中的一种。
图像分类的方法
图像分类方法可以分为三种：非监督分类、监督分类和专家分类。
非监督分类：不施加任何先验知识，仅凭像元的光谱特征，运用迭代自组织数据分析（ISODATA）算法，把一组像素按照相似性归成若干类别。
监督分类：在对遥感图像上地物类别属性已经有了先验知识的基础上进行的，即要从图像中选取所要区分的各类地物的样本，建立模板再进行自动识别。
专家分类：首先利用某一领域内专家的知识和经验建立知识库，然后依据分类目标提出假设，并制定支持假设的规则、条件和变量，最后运用知识库自动进行分类。
图像分类的一般过程
图像分类的过程可以分为四个步骤：图像预处理、特征选取、分类和后处理。
在 ERDAS IMAGINE 中，分类操作涉及两个模块：分类模块（Classifier）和图像解译（Imagine Interpreter）。其中，分类模块可以完成图像的监督分类、非监督分类、专家分类、分类模板的定义、评价等操作，而在图像解译中的GIS Analysis 中可以进行聚类统计、过滤分析、去除分析和分类重编码等分类后处理的操作。
非监督分类操作步骤
1. 启动非监督分类模块，选择图像处理文件（Input Raster File）和输出文件（Output Cluster Layer Filename），设置被分类的图像和分类结果，并选择生成分类模板文件（Output Signature Set）。
2. 在非监督分类对话框中分别设置聚类选项（Clustering Options）和处理选项（Processing Options）。
3. 选择 Initializing Options 丨 File Statistics 选项，打开 File Statistics 选项窗口，在打开的窗口中设置 ISODATA 的统计参数。
4. 选择 Color Scheme Options 丨Output Color Scheme Option，设置分类图像颜色属性。
分类评价
在执行非监督分类后，一个重要的工作就是分类评价，检查分类结果的精度调查分类方案。
1. 打开 Raster Attribute Editor 对话框。
2. 调整分类结果的颜色和符号。
ERDAS 图像分类基础教程提供了详细的图像分类知识和操作步骤，旨在帮助用户快速掌握图像分类技术，并应用于实际的遥感和GIS项目中。
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