随着遥感与地理信息系统的结合,许多遥感数据被越来越多的应用到各个领域中。但是遥感信息量非常大,如何从这些海量的数据中快速、准确、简捷地获得自己感兴趣的信息已成为一个重要的研究方向。因此,在遥感应用中,通过遥感图像处理和判读来识别各种地物是一个主要工作目的。无论是地物信息提取,土地动态变化监测,还是专题地图制作以及遥感图像库的建立等都离不开分类。遥感分类是主要的遥感数据分析方法,是遥感图像处理中的一个非常重要研究内容。土地是人类生存和发展的基础。随着经济的发展,我国可以利用的土地资源将会越来越紧张。所以,及时掌握土地利用情况就显得尤其重要。遥感具有很好的时效性,能够及时快速地获得土地利用信息。随着遥感技术的发展,遥感影像的分辨率也不断提高,可以为土地利用现状调查提供更为详细的资料。利用计算机对遥感图像进行土地利用分类,不但可以提高工作效率,还可以为以后的空间数据挖掘与知识发现提供支持。为了及时掌握我国土地利用情况,在2004年开始实施全国第二次土地调查。本文以山西省大同市浑源县为例,从理论和实践的两个方面研究了土地利用更新调查中遥感图像分类的方法。本文主要内容如下:(1)阐述了土地利用更新调查中遥感解译的多种方法,包括目视解译分类、基于统计分析的分类方法以及遥感图像分类的新方法,并对遥感图像分类精度分析的方法做了介绍。(2)结合研究区,详细论述了研究区样本选择的方法。(3)分别用最小距离分类、最大似然分类以及人机交互分类这三种分类方法对研究区影像图进行土地利用分类。(4)利用标准数据,通过混淆矩阵和Kappa系数,对三种分类结果进行了精度对比与分析。通过实验证明,人机交互分类结果精度最高,但是效率太低;监督分类不仅效率高,而且能够保证一定的精度要求。在实际工作中,可以根据实际情况,选择合理的分类方法。