Question

erdas可是实现遥感图像分层和监督分类相结合吗

单纯用一副图像进行监督分类精度比较低，想用同一地点不同图像来区分不同地物，精度可以高一些。比如有些波段组合城市比较明显，有些波段组合植被比较明显等

Answer 1

1、如果你的影像有好几个波段，例如Landsat TM有7个波段，你可以通过不同波段组合来实现突出某种特征信息，例如：TM432组合可突出植被信息、TM741可突出建设用地信息（详细可查看赵英时的《遥感应用分析原理和方法》一书中有讲到），将3个波段的影像存储为一个文件，再进行监督分类
2、监督分类，是通过在影像上选取典型地图的训练区，然后根据像元值的光谱特征，对整个影像进行分类，你可以尝试使用通过非监督分类获得训练区，然后再进行监督分离，验证是否能提高分类精度；

希望以上回答能帮到你

追问

额 其实我是想知道怎么样可以用不用波段对一个地区进行监督分类，是得到好多图像最后怎么和在一幅图里。。

追答

思路是这样的：只要每幅影像的坐标系统一致，你可以使用eadas或ENVI工具通过添加波段（影像）另存为一幅整体的影像，具体的操作步骤你可以查看相关书籍

Answer 2

你说的这一步其实你在做控制点的时候就已经人工完成了啊，你在选取控制点的时候就应该已经通过改变波段组合进行识别了。如果你觉得精度低的话最好的办法就是将.img的多光谱图像link到google earth上，这样做出来的精度就非常高，波段的反射特征提供初级的辨识度，基于这个辨识度到google earth上完成精确的分类

Answer 3

那应该首先要地理配准吧

Answer 4

可以~~不同波段反应不同地物的光谱特征曲线值，