(一)目的与要求 1,了解遥感图像的计算机分类基本原理、遥感图像的计算机分类一般过 程. 2.掌握决策树分类法原理和ENVI软件实现流程。 3.掌握图像精度评价方法和专题图制作方法。 (二)教学内容 第一节基本原理和方法 1.主要内容：图像分类的基本原理、方法和流程。 2,基本概念和知识点：分类工作流程： 3.问题与应用：遥感图像分类的工作流程？以及在实际处理中需要注意 哪些问顺？ 第二节监督分类与非监督分类 1.主要内容：非监督分类方法、监督分类方法、步骤和不同的分类器应 用效果 2.基本概念和知识点：监督分类、训练样区、最大似然法 3。问题与应用：选择训练样区的时候应该注意哪些问题？监督分类方法 有哪些？各有什么特点？ 第三节决策树方法 1.主要内容：决策树分类法原理、决策树的建立方法和流程，思政元素： 创新精神，综合所学知识，探索创新建立自己的信息提取模型。 2.基本概念和知识点：决策树分类法 3.问题与应用：决策树分类与监督分类相比的优缺点有哪些？ 第四节其他分类方法 1.主要内容：常见的其他图像分类法 2.基本概念和知识点：模糊聚类法、人工神经网络、专家系统分类法 3.问题与应用：专家系统原理在遥感信息提取中有何作用？ 第五节图像分类后处理与图像精度评价 1,主要内容：图像分类后处理方法、专顾图绘制和图像精度评价方法 2.基本概念和知识点：分类后处理、碎斑处理、精度评价、混淆矩阵、 Kappa系数 3.问题与应用：为什么要对图像进行分类后处理？混淆矩阵的建立需要 注意哪些细则？不同的精度评价参数各有什么意义？如何坛用？ (三)思考与实践 1.理论思考的要求：能够掌握不同分类方法的基本原理，能够根据图像 特质选择和是的分类方法和分类器，能够掌握混淆矩阵建立精度评价体系11 （一）目的与要求 1．了解遥感图像的计算机分类基本原理、遥感图像的计算机分类一般过 程； 2．掌握决策树分类法原理和 ENVI 软件实现流程。 3．掌握图像精度评价方法和专题图制作方法。 （二）教学内容 第一节 基本原理和方法 1．主要内容：图像分类的基本原理、方法和流程。 2．基本概念和知识点：分类工作流程； 3．问题与应用：遥感图像分类的工作流程？以及在实际处理中需要注意 哪些问题？ 第二节 监督分类与非监督分类 1．主要内容：非监督分类方法、监督分类方法、步骤和不同的分类器应 用效果 2．基本概念和知识点：监督分类、训练样区、最大似然法； 3．问题与应用：选择训练样区的时候应该注意哪些问题？监督分类方法 有哪些？各有什么特点？ 第三节 决策树方法 1．主要内容：决策树分类法原理、决策树的建立方法和流程，思政元素： 创新精神，综合所学知识，探索创新建立自己的信息提取模型。 2．基本概念和知识点：决策树分类法 3．问题与应用：决策树分类与监督分类相比的优缺点有哪些？ 第四节 其他分类方法 1．主要内容：常见的其他图像分类法 2．基本概念和知识点：模糊聚类法、人工神经网络、专家系统分类法 3．问题与应用：专家系统原理在遥感信息提取中有何作用？ 第五节 图像分类后处理与图像精度评价 1．主要内容：图像分类后处理方法、专题图绘制和图像精度评价方法 2．基本概念和知识点：分类后处理、碎斑处理、精度评价、混淆矩阵、 Kappa 系数 3．问题与应用：为什么要对图像进行分类后处理？混淆矩阵的建立需要 注意哪些细则？不同的精度评价参数各有什么意义？如何运用？ （三）思考与实践 1. 理论思考的要求：能够掌握不同分类方法的基本原理，能够根据图像 特质选择和是的分类方法和分类器，能够掌握混淆矩阵建立精度评价体系