遥感图像分类是图像信息提取的一种方法。在特征空间中，依据像元相似度的大小，归类相似的像元，并给每一个像元赋类别值的过程。分类的目标将是将图像中的所有像元自动进行地物类别的分类。
ArcGIS Pro对于影像分类目前提供四种分类方法，包括ISO聚类非监督分类（ISO cluster）、最大释然分类（Maximum likelihood）、随机森林分类（Random tree）、支持向量机监督分类（Support Vector Machine）。以上都是遥感影像分类常用的分类方法这里就不过于赘述，以下操作例子采用的是SVM支持向量机分类的方法。
一、在Pro中使用分类工具对影像进行分类
1. 原始影像及分类后分类图
; 1.1 创建分类样本
通过下图中的Trainning Samples Manager可以在影像中通过选取兴趣区的形式，选取不同类别地物对应的训练样本。
创建好的分类样本可以保存为sample文件，同时也可以保存为要素文件存放在指定数据库中。
1.2 利用选取好的样本进行影像分类
利用之前选取好的Training Sample文件，通过选择SVM分类方法，对遥感影像进行分类。
; 1.3 分类之后的精度检验
对于分类后的结果，通常还需要进行分类精度校验，查看分类的精度。可以利用Pro里面的生成校验点工具，例如基于分类后影像生成一定数量的校验点，如下图：
利用分类后的图像创建随机精度检验点（这里生成30个随机样本点），然后通过对比原始影像修改填写真实的ground trouth值。
填写完对应的精度校验点的groud truth值之后，可以计算精度检验的混淆矩阵，然后就可以查看到每个类别的分类精度。
最后通过创建混淆矩阵查看各种地物类别的分类精度。
2.在Pro中使用Classification wizard流程化分类工具进行影像分类
2.1 原始影像及分类后分类图
; 2.2 流程化分类步骤
2.2.1 对原始影像数据进行预处理
通过Pro中提供的波段组合的方法，对原始影像的波段重新进行组合，通过假彩色合成来增强植被与其他地类的对比。
下图为假彩色合成效果：
; 2.2.2 创建Trainning Sample的schema文件
如下图，通过Training samples manager创建schema并且保存为shema以及samples：
2.2.3 开启流程化向导分类
使用向导分类工具，以下的示例采用面向对象分割合并的形式来进行信息提取。比如，也可以不分类所有地物，可以只把房屋对象信息提取出来。以下还是对全部信息进行了提取。
对对象进行了分割之后可获取到对象轮廓分割线，并且可以通过调整光谱以及空间的阈值，从而调整分割的效果：
然后从分割完的影像上可以多选择一些样本（相当于之前创建schema的时候可以不选择，只创建类别，然后在这个步骤当中来选取要提取的类别样本）：
在样本选取完成之后，就需要选择分类方法来对影像进行分类，这里还是使用SVM分类方法：
由于使用的是流程化工具，可以通过选择上一步，来修改分类样本的选择来反复调整分类结果，最后达到一个比较好的分类效果。
; 2.2.4 分类后改进
在分类效果图出来之后，可能会存在一些错分，以及漏分的地物。在流程化工具中包括了对分类结果的进一步改进，如下图，中间较平滑地块为创建的漏分房屋：
最后点击finish按钮，完成整个流程化分类过程，获取到分类的最终结果，见下图：
二、小结
优点：
- 提供流程化的分类工具，没有专业的遥感软件也可以做影像分类。
- 提供了面向对象的分类方法，对于紧凑的地物提取更加简单便捷。
- 因为是流程化工具，可以反复调整参数从而获取较理想的分类结果。
缺点：
- ArcGIS目前提供的分类方法还比较少。
- 面向对象提取需选取不需要提取的地物样本，就是要分多个类别。
Original: https://blog.csdn.net/suntongxue100/article/details/115693155
Author: 孙同学的一个笔记本
Title: 如何使用ArcGIS Pro中影像分类工具
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