遙感影像基於像元分類，分類結果的「椒鹽」現象是怎麼產生的？原理是什麼？
遙感圖像分類主要依據是地物的光譜特徵，即地物電磁波輻射的多波段輻射測量值，這些測量值可以用作遙感圖像分類的原始特徵變數。
之所以在分類結果中產生椒鹽現象，是因為
我們目前所用的分類方法大部分是基於統計的方法，而計算機處理的對象就是一景影像上的單個像元，並沒有考慮地物的空間結構信息，屬於利用光譜信息的單點分類。而我們都知道，遙感影像的一個最大的尺度問題：混合像元。即一個像元包含的地物類不一定是單一的，有可能是多種地物類的混合像元，那麼相應的像元表現的輻射亮度值就不再是單一地物的輻射亮度，是多種地物混合的輻射亮度。那麼，尤其是在地類交界處的像元包括多種類別，其混合的輻射亮度會造成錯分類，產生椒鹽現象。
還有一種原因：雖然有椒鹽現象，但分類本身是正確的。這些椒鹽類別零星的分佈於地面上，佔的面積很小。而我們感興趣的是大面積的類型，因此希望用綜合的方法使它從圖面消失。
原理在原因中已經說過一部分了：
混合像元，讓遙感圖像的輻射亮度值變得更加複雜；
地物本身的複雜性，使得影像中存在同物異譜、同譜異物的地類，讓分類變得複雜
分類方法的影響：逐像元分類
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