ArcGIS Pro栅格图像监督分类全流程操作指南

一、监督分类技术原理与ArcGIS Pro实现优势

监督分类作为遥感影像处理的核心技术，通过建立已知地物类别与光谱特征的映射关系，实现未知区域的地物自动识别。ArcGIS Pro 2.8及以上版本集成的影像分析工具箱（Image Analyst Tools）提供了完整的监督分类工作流，其优势体现在三方面：

1. 算法集成度：内置最大似然法、支持向量机（SVM）、随机森林等12种分类器
2. 可视化交互：支持实时样本编辑与分类结果动态预览
3. 后处理能力：集成滤波、聚类、矢量化等全链条处理工具

典型应用场景包括土地利用调查、植被类型识别、城市变化检测等。以2023年北京市耕地保护监测项目为例，采用ArcGIS Pro监督分类技术，将耕地识别精度提升至92.3%，较传统方法提高17.6个百分点。

二、数据准备与预处理

1. 输入数据要求

• 栅格格式：支持.tif、.img、.dat等主流格式
• 波段配置：多光谱影像建议包含蓝（450-520nm）、绿（520-600nm）、红（630-690nm）、近红外（760-900nm）四个基础波段
• 空间分辨率：建议不低于5m，特殊场景可放宽至10m

2. 预处理流程

# 示例：使用ArcPy进行大气校正（需安装Spatial Analyst扩展模块）
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/Data/Input"
input_raster = "raw_image.tif"
output_raster = "corrected_image.tif"
# 执行FLAASH大气校正（需配置ENVI参数）
arcpy.ia.CorrectRadiometricCalibration(
    input_raster=input_raster,
    output_raster=output_raster,
    correction_method="FLAASH",
    atmospheric_model="Mid-Latitude Summer",
    aerosol_model="Urban"
)

关键预处理步骤包括：

• 辐射校正：消除传感器响应差异
• 几何校正：建立影像与地理坐标的映射关系
• 波段组合：优化NDVI、EVI等植被指数计算
• 降噪处理：采用3×3中值滤波消除椒盐噪声

三、样本采集与质量管控

1. 样本采集规范

• 数量要求：每类样本不少于50个像元，复杂地物类需增加至100-200个
• 空间分布：样本点应均匀覆盖研究区，避免集中分布
• 纯度控制：单个样本像元中目标地物占比需≥85%

2. 样本编辑工具

ArcGIS Pro提供三种样本采集方式：

1. 交互式采集：使用”Create Random Points”工具生成样本点
2. ROI绘制：通过”Draw Polygon”工具圈定样本区域
3. 导入矢量：支持Shapefile格式的样本矢量导入

建议采用分层采样策略，例如在耕地分类中，按作物类型（水稻、小麦、玉米）分别采集样本，确保各类别光谱特征充分表征。

四、分类器选择与参数配置

1. 主流分类器对比

分类器类型	适用场景	参数配置要点
最大似然法	正态分布地物	协方差矩阵类型选择（对角/完全）
支持向量机	非线性可分数据	核函数选择（RBF/多项式）
随机森林	高维特征数据	树深度（10-30）、树数量（100+）
神经网络	复杂模式识别	隐藏层数（2-3）、迭代次数

2. 参数优化技巧

以SVM分类器为例，参数优化流程如下：

1. 初始设置：RBF核函数，C=1.0，γ=0.1
2. 交叉验证：采用5折交叉验证评估分类精度
3. 网格搜索：C值范围[0.1,10]，γ值范围[0.01,1]
4. 最终确定：选择验证集精度最高的参数组合

五、分类后处理与精度评估

1. 后处理操作

# 示例：使用ArcPy进行分类结果平滑处理
import arcpy
from arcpy.sa import *
arcpy.env.overwriteOutput = True
input_class = "C:/Data/Output/classified.tif"
output_smooth = "C:/Data/Output/smoothed.tif"
# 执行多数滤波（3×3窗口）
majority_filter = MajorityFilter(input_class, "HALF", "EIGHT")
majority_filter.save(output_smooth)

关键后处理步骤包括：

• 滤波处理：消除分类结果中的”椒盐”噪声
• 聚类处理：合并相邻同类像元
• 矢量化转换：生成分类结果矢量图层

2. 精度评估方法

采用混淆矩阵进行精度评估，核心指标包括：

• 总体精度（OA）：正确分类像元数/总像元数
• Kappa系数：考虑随机因素的分类一致性
• 用户精度（UA）：某类被正确分类的比例
• 生产者精度（PA）：某类真实像元被正确分类的比例

建议生成精度报告时包含以下内容：

# 分类精度报告（示例）
## 混淆矩阵
| 实际类\预测类 | 林地 | 水体 | 建筑 | 用户精度 |
|---------------|------|------|------|----------|
| 林地          | 85   | 3    | 2    | 94.4%    |
| 水体          | 1    | 92   | 0    | 98.9%    |
| 建筑          | 0    | 1    | 89   | 98.9%    |
## 精度指标
- 总体精度：95.3%
- Kappa系数：0.92
- 平均用户精度：97.4%
- 平均生产者精度：96.1%

六、常见问题与解决方案

1. 分类结果出现”椒盐”噪声

原因：样本纯度不足或分类器过拟合
解决方案：

• 增加样本数量（建议每类增加20-30个样本）
• 采用3×3或5×5窗口的多数滤波
• 调整分类器参数（如SVM的C值）

2. 混合像元分类误差

原因：低分辨率影像中地物混合
解决方案：

• 采用亚像元分类技术
• 结合面向对象分类方法
• 使用高分辨率影像（建议空间分辨率≤2m）

3. 分类结果边界模糊

原因：后处理参数设置不当
解决方案：

• 调整聚类处理中的最小区域阈值
• 采用边缘增强算法
• 结合矢量边界优化工具

七、最佳实践建议

1. 样本管理：建立样本库，记录采集时间、坐标、地物类型等信息
2. 多时相融合：结合多期影像提高分类稳定性
3. 结果验证：采用独立验证样本进行精度评估
4. 自动化流程：使用ModelBuilder构建分类工作流
5. 结果更新：建立分类结果动态更新机制

通过系统掌握ArcGIS Pro监督分类技术，可显著提升遥感影像解译效率。某省级自然资源厅应用本方法后，年度土地利用变更调查周期从45天缩短至15天，成本降低60%。建议用户结合具体应用场景，灵活调整分类参数，持续优化分类效果。