遥感复习资料 16页

1、遥感定义：遥感是应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的科学及综合性探测技术。2、遥感的分类：根据遥感平台分类：①地面遥感：将传感器设置在地面平台之上，常用的遥感平台有车载、船载、手提、固定和高架的活动平台，包括汽车、舰船、高塔、三角架等。地面遥感是遥感的基础阶段。②航空遥感：将传感器设置在飞机、飞艇、气球上面，从空中对地面目标进行遥感。主要遥感平台包括飞机、气球等。航空遥感是航天遥感的进一步发展阶段。③航天遥感：将传感器设置在人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机、空间站、火箭上面，从外层空间对地物目标进行遥感。航天遥感和航空遥感一起构成了目前遥感技术的主体。④航宇遥感：将星际飞船作为传感器的运载工具，从外太空对地-月系统之外的目标进行遥感探测。主要传感平台包括星际飞船等。根据工作方式分类：①主动遥感：传感器主动发射一定电磁能量并接受目标地物的后向散射信号的遥感方式，常用传感器包括侧视雷达、微波散射计、雷达高度计、激光雷达等。②被动遥感：指传感器不向目标地物发射电磁波，仅被动接受目标地物自身辐射和对自然辐射源的反射能量，因此被动遥感也被称为他动遥感、无源遥感。3、光谱曲线4、几个分辨率①空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小,即扫描仪的瞬时视场,或是地面物体能分辨的最小单元.②光谱分辨率是指传感器在接收目标辐射的光谱时能分辨的最小波长间隔.间隔越小,分辨率越高.\n①时间分辨率指对同一地点进行遥感采样的时间间隔,集采样的时间频率.也称重访周期.2、大气对太阳辐射的影响A太阳辐射、B地面吸收、C大气反射、D地面反射E大气吸收、F大气散射、G大气逆辐射、H大气辐射、I地面辐射、J大气吸收、K地面辐射到宇宙中的部分①大气的反射：主要发生在云层顶部，取决于云量和云雾，且波段不同大气影响不同，削弱了电磁波强度。无选择性，云层越厚，反射作用越强，在夏季多云的白天，气温不是很高。②大气的吸收：地球大气选择性地吸收电磁辐射，严重影响传感器对电磁辐射的探测，导致电磁辐射强度衰减；吸收作用越强的波段，辐射强度衰减越大，甚至某些波段的电磁波完全不能通过大气。在太阳辐射到达地面时，形成了电磁波的某些吸收带。③主要吸收带：水：0.94mm，1.38mm，1.86mm，2.5-3.0mm，3.24mm，5-7mm，7.13mm，24mm-1mm；二氧化碳：2.8mm，4.3mm臭氧：0.2-0.32mm，0.6mm，9.6mm氧气：0.2mm，0.6mm，0.76mm具有选择性，水汽和二氧化碳吸收红外线，臭氧吸收紫外线，对可见光部分吸收较少。④大气的散射：散射类型与以下因素有关：入射电磁波的波长，气体分\n子、颗粒和水滴的大小。粒子与波长：小于（瑞利）、等于（米氏）、大于（无选择性）瑞利散射：也称分子散射，由大气中原子、分子，如氮、二氧化碳、臭氧和氧分子等引起，粒子直径比波长小很多，散射强度与波长的四次方成反比，即Iµl-4，波长越长，散射越弱；在紫外和蓝色波长区最强。米氏散射(Miescattering)：大气中的微粒如烟、尘埃、小水滴及气溶胶等（大颗粒）引起的散射，粒子直径与辐射的波长相当。这种散射的强度受气候影响大。(直径在0.001～100μm之间)在低层大气更常见米氏散射的散射强度与波长的二次方成反比，即Iµl-2云雾对红外线（0.76-15mm）的散射主要是米氏散射微波与地表雪的作用无选择性散射(Non-selectivescattering)：发生在大气粒子的直径比波长大得多时。散射的特点时散射强度与波长无关，任何波长的散射强度相同尘埃、云和雾云和雾：白色，（对所有可见光波长同等散射）①大气窗口地球的大气层对太阳辐射的反射、吸收与散射作用共同造成了太阳辐射的衰减、剩余部分即为太阳辐射能够透过的部分。通常把电磁波通过大气层时，较少被反射、吸收或散射，透过率较高的电磁辐射波段成为大气窗口。1、遥感平台分类与高度：地面遥感平台：100m以下、航空平台：30km以内、航天平台：150km以上。航空平台的优缺点：优点：飞行高度较低、获取影像分辨率高、机动灵活、不受地面条件限制、调查周期短，资料回收方便。不足：扫描范围小，只适合小范围作业、成本较高（无人机平台逐渐改变现状）、资料处理困难。航天平台的优缺点：优点：（1）成本低、实时更新快、（2）扫描范围大缺点：（1）受云等影响大、（2）空间分辨率达不到航空遥感的获取能力。2、遥感平台的姿态——三轴倾斜三轴倾斜是指遥感平台在飞行过程中发生的滚动（Rolling）、俯仰（Pitching）和偏航（Yawing）现象。\n(a)侧滚(x)(b)俯仰(y)(c)偏移(z)8、遥感卫星轨道及其类型9、主要遥感传感器的优缺点：光机扫描仪的优缺点优点：能取得较宽的观测幅度，采光部分视角小，波长见位置偏差小，分辨率高信噪比方面较推帚式扫描仪好。缺点：装置庞杂，高速运动使其可靠性差在成像机理上，存在着目标辐射能量利用率低的致命弱点。\n推帚式扫描仪的优缺点优点：结构上可靠性高，因为没有光机扫描仪的机械部分。具有自扫描、感受波谱范围宽、畸变小、体积小、重量轻等优点，并可制成集成度很高的组合件。缺点：由于使用了多个原件把光同时转换成电信号，因此感光元件间存在灵敏度差，会产生带状噪声。幅宽收到元器件多少限制。微波传感器特殊的性能（1）全天候、全天时工作（2）微波对地物有一定穿透能力（3）对地物具有特殊的波谱特征在微波波段中，水的比辐射率为0.4，而冰的比辐射率为0.99，其亮度温差相差100K，很容易进行区分；而在红外波段，水的比辐射率为0.96，冰的比辐射率为0.92，两者相差甚微，难以甑别。（4）雷达遥感图像中包含相位信息和极化信息（5）微波能提供不同于可见光和红外遥感所能提供的某些信息10、彩色图像分类真彩色(truecolor)：（三波段组合）与真实物体相同的颜色假彩色(falsecolor)：（三波段组合）图像上物体所具有的颜色，并非它本身的颜色。伪彩色(pseudocolor)：灰度图象的彩色表示或显示11、航空摄影的类型：按摄影倾斜角分类：垂直摄影：像片倾斜角小于3º的摄影称为垂直摄影，获得的像片称为水平像片或垂直像片，航空摄影测量和制图大都是这类像片。AOBboa垂直摄影AOBboa倾斜摄影倾斜摄影：像片倾斜角大于3º的摄影称为倾斜摄影，获得的像片称为倾斜像片。倾斜摄影时，像片倾斜角越大，影像畸变越大，图像纠正困难，不利于制图。但有时为了获取较好的立体效果且对制图精度要求不高时，也采用倾斜摄影。\n12、投影类型：①正射投影：当一束通过空间点的平行光线垂直相交于一平面时，其交点称为空间点的正射投影，或者垂直投影。②中心投影：若空间任意点与某一固定点连成的直线或者延长线被一平面所截，则直线与平面的交点称为空间点的中心投影。按摄影实施方式分类：单片摄影：为特定目标或小区域进行的摄影，一般获得一张或数张不连续的像片。单航线摄影：沿一条航线，对地面狭长地区或沿线状地物（如铁路、公路、河流等）进行的连续摄影。多航线摄影（面积摄影、区域摄影）沿数条航线对较大区域进行连续摄影。△点线面中心投影成像的特点：点——点直线——直线、点曲线——空间曲线、直线面——面、直线13、陆地卫星及其影像特征Landsat卫星系列SPOT卫星轨道形状接近于圆形准圆形轨道倾角近极地轨道近极地轨道周期太阳同步太阳同步回归性准回归轨道准回归轨道扫描仪多光谱扫描仪、专题制图仪、陆地成像仪、热红外传感器推帚式扫描仪传感器波段号波段波长/μｍ空间分辨率（ｍ）辐射分辨率（bit）TM1蓝色0.45～0.523082绿色0.52～0.603083红色0.63～0.693084近红外0.76～0.903085短波红外1.55～1.753086热红外10.40～12.5012087短波红外2.08～2.35308（1）TM1：0.45～0.52μm，蓝光波段。对水体穿透力强，对叶绿素与叶色素浓度反映敏感，有助于判别水深、水中叶绿素的分布、沿岸水和进行近海水域制图等。\nTM2：0.52～0.60μm，绿光波段。位于健康植物的绿色反射峰值区域，对健康茂盛植物绿反射敏感，按“绿峰”反射评价植物生活力。TM3：0.63～0.69μm，红光波段。为叶绿素的主要吸收波段，反映不同植物的叶绿素吸收、植物健康状况，用于区分植物种类与植物覆盖度。TM4：0.76～0.90μm，近红外光波段。对绿色植物类别差异最敏感，为植物遥感识别通用波段，常用于生物量调查、作物长势测定、农作物估产等。传感器波段号波段波长/μｍ空间分辨率（ｍ）辐射分辨率（bit）ETM+1蓝色0.450～0.5153082绿色0.525～0.6053083红色0.630～0.6903084近红外0.775～0.9003085短波红外1.550～1.7503086热红外10.40～12.506087短波红外2.090～2.3503088全色0.520～0.900158TM5：1.55～1.75μm，短波红外波段。处于水的吸收带（1.4～1.9μｍ）内，对地物含水量很敏感，常用于土壤湿度、植物含水量调查、水分状况研究、作物长势分析等，具有区分不同作物类型的能力。此外，该波段也易于区分云和雪。TM6：10.40～12.50μm，热红外波段。主要记录来自地物表面发射的热辐射能力，可以根据辐射影响的差别，进行热测量与制图。TM7：2.08～2.35μm，短波红外波段。为地质学研究追加的波段，它处于水的强吸收带，水体呈黑色，主要用于城市土地利用与制图，区分主要岩石类型、岩石的热蚀变，地质探矿与地质制图等。（2）美国的陆地卫星7（Landsat-7）EnhancedThematicMapperPlus(ETM+)与Landsat-5的最主要差别有：增加了分辨率为15米的全色波段（PAN波段）；波段6的数据分低增益和高增益数据，分辨率从120米提高到60米。辐射定标误差率小于5%，比Landsat-5提高了1倍。（3）Landsat-8除了具有Landsat-7所有光谱波段外，新增一些特点：第一，在原蓝光波段外新增了1个深蓝（DeepBlue，band1）波段，用于监测近岸水体和大气中的气溶胶，因此，也称为海岸/气溶胶（Coastal/Aerosol）波段；第二，新增了1个卷云（Cirrus，band9）波段，用于卷云检测；第三，将原热红外波段的光谱范围一分为二，设置了两个热红外波段；第四，收窄了原近红外波段的范围，以便去除0.825μm处水汽吸收影响；名称发射时间传感器全色分辨率（m）多光谱分辨率（m）Spot11986年2月22日HRV1020\nSpot21990年1月22日HRV1020Spot31993年9月26日HRV1020Spot41998年3月24日HRVIR、VEG1020Spot52002年5月4日HRG，VEG、HRS2.5、510Spot62012年9月9日HRG、HRS1.56Spot72014年6月30日HRG、HRS1.56第五，收窄了原全色波段范围，新的全色波段的光谱范围不再覆盖近红外波段。（4）LandSat产品分级：Level0：原始产品数据Level1：辐射校正产品，计算卫星的衰减程度进行校正Level2：系统几何校正产品，几何粗校正Level3：几何精校正产品Level4：高程校正产品，地形纠正A星轨道种类：太阳同步高　　度：649km倾　　角：98.00降交点地方时　10:30周　　期：97.6minB星轨道种类：太阳同步高　　度：649km倾　　角：98.00降交点地方时：10:30（5）环境减灾卫星(HJ-1A/1B)\n重访周期：4天重访周期：4天CCD相机：CCD相机：探测谱段范围：兰、绿、红、近红外探测谱段：4个，兰、绿、红、近红外分辨率：30m分辨率：30m幅　　宽：711km幅　　宽：711km高光谱成像仪：红外探成像仪：谱段数量：115个测谱段范围：近/短波/中波/长波红外分辨率：100m谱段数量：4个幅　　宽：51km分辨率：近/短波/中波红外150m侧视能力：30°长波红外：300m探测谱段范围：可见光、近红外幅　　宽：740km平均谱段宽度：5nm卫星设计寿命：3年卫星设计寿命：3年14、数字图像基本特点和优点：指能够被计算机存储、处理和使用的图像；“离散化”；二维矩阵（1）便于计算机处理与分析；（2）图像信息损失低；（3）抽象性强15、灰度直方图定义：表示数字图像中每一灰度出现频率的统计关系。16、遥感数字图像校正（一）几何校正：遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转和曲率等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。图像-图的纠正（image-to-maprectification）：图像对地图的对准，使图像象地图一样平面化，这也称为地理参考过程。图像配准（image-to-imageregistration）：同一区域内两幅图像之间的相互对准，一般以一幅标准图像去校正另一幅图像，以使两幅图像中的同名像元几何位置匹配。包括两个方面（两个环节）：①像元坐标变换；②像元灰度值重新计算（重采样）。地面控制点选择要求：①地面控制点应具有高对比度，即有明显的、清晰的定位识别标志；②特征尺度较小；③控制点上的地物不随时间变化，以使不同时段的两幅图像或地图上的同一控制点在几何校正时可以同时识别出来；④有的控制点处在同一高程，除非已考虑过地形起伏的影响。\n地面控制点选择数量和布局：GCP的位置精度越高，则几何纠正的精度越高；GCP的个数不少于多项式的系数个数；适当增加GCP的个数，可以提高几何纠正的精度。20-30个GCP，一般可以满足需求GCP分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则在GCP密集区精度较高，在GCP分布稀疏区出现较大误差。主要的重采样三种方法：（1）最邻近法（2）双线性法（3）三次卷积法最邻近法优点：1保留大量原始灰度值，没有经过平滑处理，对于区分植被类型、识别线性特征等有重要意义；2简易、省时；3分类前使用；4适合于专题文件最邻近法缺点：1锯齿状、不平滑；2某些值重复、某些值丢失；3对线性地物，可能出现不连续双线性法优点：1较平滑，没有锯齿状；2与最邻近法相比，空间信息更准确些；3常用于改变像元大小时，如数据融合双线性法缺点：像元值被平均化，某些地物边缘更平滑，某些极值可能丢失RMS误差（均方根）是GCP的输入（原位置）和逆转换的位置之间的距离或者说，是在用转换矩阵对一个GCP作转换时，所期望输出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差。一般用像元数来表示。LandsatTM一般控制在1个像元，30m以内。AVHRR一般控制在1.5个像元，1.5Km以内。（二）辐射校正：辐射校正就是消除图像数据中依附在辐射亮度中各种失真的过程，以使遥感图像尽可能真实地反映地表地物的分布，为遥感图像的分割、分类、解译等后续工作做好准备。辐射校正通常包括传感器校正、大气校正以及太阳高度和地形校正大气校正的定义：消除遥感图像中由大气散射引起的辐射误差的处理过程。三种方法：野外波谱测试回归分析法；辐射传递方程计算法；波段对比法什么情况下需要大气校正：①大气透明度差而且不均一②大气中的水汽含量高③低海拔地区应该进行校正，3000米以上的地区可不考虑④相对高差变化大的地形区域⑤不同时段图像的联合处理17、数字图像增强（1）点计算/对比度增强线性增强（拉伸）\n斜率大的部分被拉伸增强斜率小的部分被压缩线性变换非线性变化对数拉伸：扩张低的灰度区指数拉伸：扩展高灰度区对数变换YXX指数变换YX压缩高的灰度区压缩低灰度区（2）邻域运算（邻域操作）2310图像亮度为阶梯状变化时，均值平滑效果比中值滤波要明显得多；而对于突出亮点的“噪声”干扰，从去“噪声”后对原图的保留看取中值要优于均值平滑。平滑（均值平滑、中值滤波）581164912高通滤波：效果：突出物体的边缘，锐化图像低通滤波：效果：突出背景，平滑图像\n带阻滤波：效果：滤除遥感图像中特定频谱范围内的信息。允许高、低频通过。带通滤波：效果：突出遥感图像中特定频谱范围内的目标。允许中间频率通过。归一化差值植被指数：NDVI=（NIR-R）/(NIR+R)18、遥感图像目视解译遥感图像上那些能够作为分析、判断景观地物的图像特征为判读标志或解译标志。①直接解译标志：是判读目标自身特点在图像上的直接表现形式，包括色调、形状、阴影、大小、纹理、位置、布局、图案。遥感图像中目标地物特征是地物电磁辐射差异在遥感影像上的典型反映。按其表现形式的不同，目标地物特征可以概括分为：色：指目标地物在遥感影像上的颜色，这里包括目标地物的色调、颜色和阴影等；形：指目标地物在遥感影像上的形状，这里包括目标地物的形状、纹理、大小、图形等；位：指目标地物在遥感影像上的空间位置，这里包括目标地物分布的空间位置、相关布局等；②间接解译标志：图像上能看出的和直接标志密切联系的地物，不同的专业判读不同。影响地物特征及其解译的因素1、地物本身的复杂性2、传感器特性（1）空间分辨率（2）辐射分辨率(传感器的探测能力)（3）光谱分辨率（4）时间分辨率3、人为因素遥感影像主要解译原则1.遥感图像目视解译要基于影像特征：“解译线划、影像特征和地面实况三一致”的原则2.遥感解译分类体系要基于影像解译的可能性3.（1）先图外后图内：先了解影像图框外提供的各种信息。（2）先整体后局部：先整体观察，综合分析目标地物与周围环境的关系。（3）勤对比，多分析：多个波段对比；不同时相对比；不同地物对比。4.充分利用影像的信息特征和处理技术。5.多信息、多方法综合分析。6.室内解译与室外判读相结合。7.严格遵循目视解译程序。要重视建立解译标志，逐步完善解译标志，即标准色谱、波谱和图谱，要遵循由已知到未知，先易后难，由大到小的原则，按照解译程序逐步进行解译。遥感图像目视解译步骤①目视解译准备工作阶段\n①初步解译与判读区的野外考察②室内详细判读③野外验证与补判④成果整理遥感影像主要解译方法（1）直接判读法（2）对比分析法（3）信息复合法（4）综合推理法（5）地理相关分析法19、遥感数字图像计算机解译(1)图像分类：基于数字图像中反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性(2)基本原理：不同的地物具有不同的光谱特征，同类地物具有相同或相似的光谱特征由不同探测波段组成的多波段数字图象是地物这一特征的量化(3)问题一：光谱分类同物异谱：同类地物具有不同的光谱特征（不同时期的玉米地）同谱异物：不同的地物可能具有相似的光谱特征。（幼年期树林和成熟的玉米地）(4)问题二：光谱类和信息类不对应光谱类（spectralclass）：基于光谱特征形成的类别（如房屋的阳面和阴面光谱特征不同，不同的光谱类）信息类(informationclass)：根据实际需要对待分的类别人为的划分（如城市类由道路、建筑物、水体、绿地等不同地物组成，不同地物光谱特征不同）(6)模式（pattern）:是指某种具有空间或几何特征的某种事物的标准形式。在多波段图像中，每个像元都具有一组对应取值，称为像元模式。(7)特征（feature）：在多波段图像中，每个波段都可看作一个变量，称为特征变量一个像元可以看成由n个特征组成的n维空间的一个点,同类地物的像元形成n维空间的一个点群,差异明显的不同地物会构成维空间的若干个点群.图像分类就是要分析特征空间这些点群的特点,如点群位置、分布中心、分布规律，从而确定点群的界限，最终完成分类任务。(8)特征空间的操作\n遥感图像的自动识别分类主要采用决策理论（或统计）方法。按照决策理论方法，需要从被识别的模式（即对象）中，提取一组反映模式属性的量测值，称之为特征，并把模式特征定义在一个特征空间中，进而利用决策的原理对特征空间进行划分，以区分具有不同特征的模式，达到分类的目的。(9)图像分类过程分类预处理：几何校正与配准、大气校正、相关信息的计算等特征选择(提取)分类（监督分类训练区的选择）分类后处理，包括精度评价专题图制作(10)遥感图像的计算机分类方法包括监督分类和非监督分类①非监督分类(unsupervisedclassification)：根据事先指定的某一准则，而进行计算机自动判别归类，无须人为干预，分类后需确定地面类别在非监督分类中，先确定光谱可分的类别，然后定义它们的信息类②监督分类（supervisedclassification）：通过选择代表各类别的已知样本（训练区）的像元光谱特征，事先取得个类别的参数，确定判别函数，从而进行分类。在监督分类中，先定义信息类，然后检验它们的光谱可分性(11)非监督分类的优点①非监督分类不需要预先对所要分类的区域进行广泛了解；②人为误差的机率较小。在进行非监督分类时，只需要设定分类数量，而分析人员对分类区域的理解程度对分类结果影响并不严重。①面积很小的独立地物均能被识别。②该分类法的主要优点是简单、速度快。(12)非监督分类的局限性由于非监督分类对“自然”分组的依赖性以及分类结果的光谱类别与信息类别的不一致\n性，对分类结果体现出明显的局限性。①非监督分类形成的光谱类别与信息类别并不完全一一对应，因此，需要通过目视判读建立两者之间的对应关系。②分析人员很难控制分类产生的类别并进行识别，因此，分类效果并不很满意。③由于信息类别的光谱特征随时间变化，信息类别与光谱类别间的关系并不固定，且不同幅影像中的光谱类别与信息类别之间的关系也不一样，因此，使得光谱类别的解译识别工作量大而复杂。(12)非监督分类的方法包括：分级集群法、K-均值算法、迭代自组织数据分析算法K-MEANS（K-均值算法）K-均值算法也称C-均值算法，属于动态聚类方法，其特点是要求确定某个评价聚类结果质量的准则函数，并给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好聚类结果。K-均值算法以距离平方和最小作为准则函数，故又称为“距离平方和极小化聚类法”。K-Means聚类算法的优点主要集中在:①算法快速、简单;②对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的;②时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。K-means算法缺点①在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的。②在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果。③从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的。(13)ISODATA算法与K-均值算法具有相似性。主要不同在于，ISODATA算法在迭代过程中引入某种产生和消除某些类别的方法，可以将两类合并成一类，也可以将一类分成两类。在每一次迭代时，首先在不改变类别数目的前提下改变分类，然后将样本的平均矢量之差小于某一预定阈值的类别进行合并，或根据样本的协方差矩阵来决定其是否分裂，在迭代过程中，不断地进行合并和分裂，体现出人机交互和启发式的特点。(14)监督分类的基本过程：遥感数据→选择训练样区→样本统计分析→特征数据分析→判决准则→像元归类→输出结果(15)分类训练区的选择训练阶段的质量决定着分类阶段的成功与否，也决定着从分类中所获取的信息的价值用于图像分类的训练区的统计结果，一定要充分反映每种信息类型中光谱类别的所有组成。代表性、完整性分布：多个样区检验区(样本)的选择,也应遵循类似的规则训练区与检验区的选择：相互独立、不能重叠(16)监督分类优点①可以控制适用于研究需要以及区域地理特征的信息类别，即可以有选择性地决定分类类别，避免出现不必要的类别；\n②可以控制训练样区和训练样本的选择；③光谱类别与信息类别的匹配；④通过检验训练样本数据可以确定分类的准确性，估算分类误差；⑤避免了非监督分类对光谱集群类别的重新归类。监督分类缺点虽然监督分类有其优点，但也存在局限性，主要表现在以下几方面：①分类体系和训练样区的选择有主观因素的影响。有时定义的类别也许并不是影像中存在的自然类别，在多维数据空间中这些类别的区分度并不大；②训练样区的代表性有时不够典型。训练数据的选择通常是先参照信息类别，然后再参照光谱类别，因而其代表性有时不够典型。如选择的纯森林训练样区对于森林信息类别来说似乎非常精确，但由于区域内森林的密度、年龄、阴影等有许多差异，从而导致训练样区的代表性不高。③只能识别训练样本所定义的类别，对于某些未被定义的类别则不能被识别，容易造成类别的遗漏。