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影响分类结果。(2)非监督分类(又称聚类分析或点群分析):在没有先验类别作为样本的条件下,根据像元间相似度大小进行计算自动判别归类,无须人为干预,分类后需确定地面类别。优点:1、无需对分类区有较多的了解,仅需一定的知识来解释分类出现的集群组;2、人为误差减少,需输入的初始参数较少;3、可形成范围很小但有独特光谱特征的集群,所分的类别比监督分类的类别更均质;4、独特的覆盖量小的类别均能够被识别缺点:1、对其结果需进行大量分析及后处理,才能得到可靠分类结果;2、存在同物异谱及异物同谱现象,使集群组与类别的匹配难度大;3、不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性,难以对比。传统的模板匹配算法的基本搜索策略是遍历性的,为了找到最优匹配点,传统方法均必须在搜索区域内的每一个像素点上进行区域相关匹配计算,图像相关匹配的数据量和计算量很大,(SSDA),再精搜索,搜索的范围一步一步减小。SSDA通过人为设定一个固定阈值,及早地终止在不匹配位置上的计算,以此减小计算量,达到提高运算速度的目的。其步骤如下:(1)选取一个误差准则,作为终止不匹配点计算的标准,通常可选取绝对误差(2)设定一个不变阈值(3)在子图象中随机选取一点,计算它与模板中相应点的绝对误差值,将每一随机点对的误差累加起来,若累加到第r次时误差超过设定阈值,则停止累加,记下此时的累加次数r(4)对于整幅图像计算误差e,可得到一个由r值构成的曲面,曲面最大值处对应的位置即为模板最佳匹配位置。这是因为该点需要多次累加误差才能超过阈值,因此相对于其它点,它最有可能是匹配位置。