3。3。2 选取遥感影像解译方法

在地球表面，同一种类的地物类型显示的光谱特性往往是相同或者相近的， 不同种类地物之间的光谱显示有一定区别。但是，也会有同谱异物和同物异谱现 象产生。遥感图像分类的过程是以像元的数据文件值为基础的，将像元进行归类， 然后合并成若干种类型、级别和数据集。遥感图像分类主要目的是为了将土地利 用变化的信息提取出来，在目前的技术手段下常用的有以下两种方法:目视解译 和计算机分类。来*自-优=尔,论:文+网www.chuibin.com

目视解译依靠判读人员的经验解译图像，操作比较灵活，可以有效提取地理 信息。但是，目视解译会因为个人原因使分类结果产生误差。当遥感影像精度较 高时，采取目视解译的方法的精度往往高于计算机分类。

计算机分类可以分为两大类，分别为非监督分类和监督分类。计算机分类有 着目视解译难以达到的优势，因为其分类精度和速度上不是目视解译可以达到的, 基于以上原因，分类方法一般都是选择计算机分类[11、12]。本文综合考虑了各种分 类方法的优点和缺点，以及所选遥感图像的特点，采用最大似然监督分类的方法对两期遥感图像进行分类。