简答题图像分类使用的图像特征的选择是个复杂的问题，由应用目的、研究区域特点、遥感图像类别与成像季节等众多要素确定，总的原则是： A、数量尽可能多 B、有助于增加同类地物聚集性（类内差最小）的特征 C、能扩大地物类别之间差异性的特征 D、数量适当简答题监督分类中，不同类别的训练区的样本数量， A、必须完全相同 B、可以差异很大 C、应该尽可能接近 D、应该尽可能的少简答题对于监督分类的结果 A、是确定的，不需要调整 B、往往会有一些的错误，需要调整 C、分类的错误可以表达为概率的方式 D、分类的后处理很重要简答题按照实用化要求衡量，神经网路存在一些不足，其中，由于很难给出神经元之间权重的物理意义，因此神经网络模型被认为是（ ） A、不可靠的 B、黑箱的 C、没有依据的 D、不可逆过程简答题关于决策树分类，正确的有 A、更便于使用不同的规则 B、属于一种线性分类 C、速度快 D、便于处理和使用各种图像特征简答题数量充足的训练样本及其代表性是监督分类的先决条件。 A、正确 B、错误简答题遥感图像解译专家系统的组成包括（ ） A、图像处理与特征提取子系统 B、知识获取系统 C、知识规则 D、遥感数字图像案例数据库简答题非监督分类的目的是使得同一类别的像素之间的差异（距离）尽可能小而不同类别中像素的差异尽可能大。 A、正确 B、错误简答题关于监督分类和模式识别的表述，正确的是 A、模式识别包括了监督分类 B、两个概念等同 C、监督分类的外延更大 D、两个概念没有关系简答题局部直方图峰值法以搜索直方图局部峰值来选定最终类别的中心。 A、正确 B、错误简答题人工神经网络对训练数据集的依赖性不是很强。 A、正确 B、错误简答题最大似然分类方法是基于（ ）的分类错误概率最小的分类方法。 A、最小距离准则 B、最大相似性准则 C、贝叶斯准则 D、高斯准则简答题事先没有类别的先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法称为监督分类。 A、正确 B、错误简答题遥感图像分类算法的核心是判别函数和分类方法。 A、正确 B、错误简答题通过图像判读，获得图像各个类别的（ ）,从而为典型类别训练区的确定提供依据。 A、特征变量 B、解译标志 C、感兴趣区 D、边界特征简答题非监督分类主要采用（ ）的方法，把像素按照相似性归成若干类别。 A、统计方法 B、聚类方法 C、回归方法 D、模糊方法简答题ISODATA非监督分类计算数据空间中均匀分布的（ ），然后用最小距离技术将剩余像元迭代聚集。 A、类均值 B、点到类中心点的距离 C、类的协方差矩阵 D、类的特征变量简答题马氏距离是一种加权的（ ），是（ ）正态分布的多维延伸。 A、绝对距离 绝对距离 B、欧式距离 欧式距离 C、几何距离 几何距离 D、相似系数 相似系数简答题面向对象分类中图像的基本单位为（ ） A、像素 B、区域 C、ROI D、目标对象简答题决策树的分类基于（ ） A、最大相似性 B、最大差异性 C、二分树 D、八叉树