遥感影像基于像元分类，分类结果的「椒盐」现象是怎么产生的？原理是什么？

遥感图像分类主要依据是地物的光谱特征，即地物电磁波辐射的多波段辐射测量值，这些测量值可以用作遥感图像分类的原始特征变数。

之所以在分类结果中产生椒盐现象，是因为

我们目前所用的分类方法大部分是基于统计的方法，而计算机处理的对象就是一景影像上的单个像元，并没有考虑地物的空间结构信息，属于利用光谱信息的单点分类。而我们都知道，遥感影像的一个最大的尺度问题：混合像元。即一个像元包含的地物类不一定是单一的，有可能是多种地物类的混合像元，那么相应的像元表现的辐射亮度值就不再是单一地物的辐射亮度，是多种地物混合的辐射亮度。那么，尤其是在地类交界处的像元包括多种类别，其混合的辐射亮度会造成错分类，产生椒盐现象。
还有一种原因：虽然有椒盐现象，但分类本身是正确的。这些椒盐类别零星的分布于地面上，占的面积很小。而我们感兴趣的是大面积的类型，因此希望用综合的方法使它从图面消失。

原理在原因中已经说过一部分了：

对于某一问题或规律的研究有没有尽头？