监督分类的基本过程是：首先根据已知的样本类别和类别的先验知识确定（），计算（），然后将未知类别的样本值代入（），依据（）对该样本所属的类别进行判定。
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在非监督分类中，初始类别参数的选择方法有（）、（）、（）、（）
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（）将分类的类别与其所在的空间位置进行统一检查。目前普遍采用混淆矩阵的方法，即以（）系数评价整个分类图的精度，以条件（）系数评价单一类别的精度。
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以下图像技术中属于图像处理技术的是（）（图像合成输入是数据，图像分类输出是类别数据）。
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树分类分为（）和（）两步，首先利用训练样本对分类树进行训练，构造分类树结构，然后用训练好的分类树对像素的进行逐级判定，最终确定其类别归属。
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根据地物光谱反射率的差异作（）可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数。
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根据分类使用的统计数学方法可以分为（）方法和（）方法分类。前者以（）理论为基础，包括K－均值分类、最大相似性分类等。后者以（）理论为基础，主要是模糊分类。
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分完色的软片，还需要拼版才能晒制印版。拼版的目的在于将版面和组成部分，依照版式按颜色及其位置，分别拼组成所需的分色片。
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为了对感兴趣的目标进行识别和分析，需要将其分离出来，然后提取所具有的特征，进而进行识别分类。（）是模式识别的首要工作之一。从地物识别角度来看，（）更适用于处理高空间分辨率的图像。
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