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图像分类是根据图像的外观或像素对图像进行识别和分类的过程。 图像分类至关重要，因为它可以将收集到的图像归为一类/组， 从而简化分析它们的过程。在当今世界， 遥感技术在拍摄图像和分析图像方面发挥了重要作用。 然后将分析的图像用于分类过程。
现在让我们讨论一些图像分类中常见的遥感应用。
图像分类是数字图像分析中的一个重要领域。 它创建了一个分析图像的基础。遥感图像有不同的颜色和像素。 这些不同的颜色用于分析研究区域并得出结论。同样， 收集的图像用于更新数字图像分析的清单。
利用图像分类实现统计分析和分类。 空间图像用于提供统计领域中使用的信息。例如， 可以通过遥感器检查人口和土地覆盖的分布。 感测数据是用于统计分析和分类目的的原始信息。
现有不同的土地覆被等级。 需要一种现代而强大的工具来分析这些土地覆盖并将其分组。 遥感技术结合了数据收集和图像分类工具。因此， 它最适合该领域。首先，遥感器拍摄土地覆盖的空间图像。 然后通过图像分类对这些图像进行分析， 并从感测到的图像中得出不同的土地覆盖。
图像分类是公共和私营部门都采用的现代技术。 政府在呼吁支持时可以使用此工具作为证据。 在这种情况下，遥感器会拍摄相关地区或国家的图像。 然后可以使用图像分类过程对收集的图像进行分析， 然后将其用作政府与赞助商之间合同的基础。 在私营部门，遥感图像用于监控财产。
无监督图像分类是图像分类的一个子类， 它检查大像素并将它们分组。 远程传感器工具可以确定收集到的图像的光谱类别， 用于对无监督图像进行分类。
图像处理涉及将原始图像转换为有用的信息。 该过程采用图像分类和遥感工具。图像分类在这里至关重要， 因为它将图像分组到其类别中。另一方面， 远程传感器用于现场收集数据，因为它们可以一次捕获广泛的视图。
专题地图以图像形式显示土地覆盖的分布。遥感器收集这些图像图像， 因为它们是机载工具。然后，感测到的图像被用来产生主题图像。