摘要
土地分类是遥感技术应用的核心内容之一，对于城市规划、环境监测、资源管理等领域具有重要意义。
传统的基于像元的土地分类方法容易出现“椒盐效应”，难以充分利用地物的空间信息。
而面向对象分类方法则通过影像分割将具有相似特征的像元集合成对象，并结合光谱、纹理、形状等多种特征进行分类，有效提高了分类精度和效率。
本文以武汉市为例，综述了面向对象和基于像元的土地分类方法，分析了两种方法的优缺点，并对武汉市土地利用变化特征进行了探讨，以期为武汉市土地资源可持续利用提供参考。
关键词：土地分类；面向对象；基于像元；武汉市；遥感
#1.1研究背景土地利用/土地覆盖变化是全球环境变化的重要组成部分，也是人类活动对地球系统影响最直接的表现形式之一。
准确掌握土地利用/土地覆盖变化信息，对于理解全球变化机制、制定合理的土地利用政策、实现区域可持续发展具有重要意义。
遥感技术具有宏观、快速、动态等特点，已成为获取土地利用/土地覆盖信息的重要手段。
#1.2相关概念1.2.1基于像元的土地分类方法基于像元的土地分类方法是最传统的遥感影像分类方法，它将每个像元视为独立的个体，根据其光谱特征将其分配到预定义的土地利用类别中。
常用的基于像元的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。
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