监督分类又称训练分类法，它是指用已确认类别的训练样本像元，跟未知类别像元作比较和识别，进而完成对整个土地类型的分类。
在监督分类中，当训练样本精度不够时，通常会重新选择训练区或人为目视修改，以确保训练样本像元的准确性。
非监督分类是指不必提前获取先验类别标准，而是完全按照遥感影像中像元的光谱特性进行统计分类，该方法自动化程度高，人为干预少。
借助支持向量机、最大似然法等机器学习算法，可以极大提高监督分类和非监督分类的效率和准确度。
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