图像分类是与图像信息提取和增强不同的遥感图像处理中另一重要的方面，与图像增强后仍需人为解译不同，它企图用计算机做出定量的决定来代替人为视觉判译步骤。因此，分类处理后输出的是一幅专题图像。
在此图像中，原来图像中的每一个象元依据不同的统计决定准则被划归为不同的地表覆盖类，由于是一种统计决定，必然伴随着某种错误的概率。
因此，在逻辑上的合理要求是，对每一个象元所做的决定，应是使整个被分类面积即对大量单个象元的分类的某个错误判据为最小。
以下是几种常用的遥感图像分类方法：1.最大似然分类（maximumlikelihoodclassification）最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P（wi）和条件概率密度函数P（wi，x）。
P（wi）通常根据各种先验知识给出或假定它们相等：P（wix）则是首先确定其分布形式，然后利用训练样本估计其参数。一般假设为正态分布，或通过数学方法化为正态分布。
其判别函数集为：Di（x）=P（wix），i=1，2，…，m（2-2）如果Di（x）≥Dj（x），则x属于wi类。其中，j≠i，j=1，2，…，m。m为类别数。
从上述最大似然分类的说明看，其关键就在于已知类别的定义，先验概率的确定，参与分类的变量的好坏和结果误差评价。
直到现在，最大似然分类至少还有两个缺点：一是事先大量人力已知光谱类的选择和定义：二是需要长时间的计算机分类计算时间。
实际上这也使得最大似然分类法遥感应用受到了限制，因此许多人专门研究改进算法以便解决和缩减图像分类的时间，提高分类的精度。
Solst和Lillesand（1991）为了解决已知类别定义消耗大量人力的缺点，发展了半自动训练法进行已知光谱类的定义。
FabioMaselli等（1992）利用Skidmore和Tumer提出的非参数分类器计算出各已知类训练集的先验概率，然后将它们插入常规的最大似然分类过程中进行分类。
该方法融合了非参数和参数分类过程的优点，提高了分类的精度。
通常情况下，地形会影响到训练集数据，这样训练集光谱数据就偏离了最大似然分类的假设条件正态分布，从而常规的最大似然分类法在地形起伏较大的地区效果并不太好。
为了解决这一问题，C.Conese和G.Maracchi和F.Maselli（1993）提出了一种改进的最大似然分类算法，即去掉每一类数据集中与第一主成分相关的信息（地形信息）然后再进行分类。
通过试验，这种方法是有效的，分类精度得到了提高。K.Arai（1993）用光谱和空间信息进行分类改进了最大似然分类方法。该方法简单易行，大大提高了正确分类的概率。
C.Conese和FabioMaselli（1992）用误差矩阵提高最大似然分类面积估计的精度。IrinaKerl（1996）加最大似然分类精度的一种方法，即多概率比较法。
他对同一遥感数据的原始波段、主成分和植被指数的22种组合进行了最大似然分类，发现没有一种波段组合的分类能给出图像中所有土地利用类型的精确分类，每一波段组合仅对图像中的一两类土地利用类型分类有效。
因此他提出将能有效区分出所要决定的土地利用类型的几个波段组合的分类结果进行组合来进行图像分类，并称这种方法为多概率比较法，这种方法的基础就是图像数据不同波段组合的分类结果之间分类概率大小的比较。
应用这种方法提高了分类的精度。
2.最小距离分类（minimumdistanceclassification）最小距离分类是一种线性判别监督分类方法，也需要对训练区模式样本进行统计分析，是大似然分类法中的一种极为重要的特殊情况。
最小距离分类在算法上比较简单，首先需选出要区分类别的训练样区，并且从图像数据中求出各类训练样区各个波段的均值和标准差，然后再计算图像中其他各个象元的灰度值向量到各已知类训练样区均值向量之间的距离。
如果距离小于指定的阈值（一般取标准差的倍数），且与某一类的距离最近，就将该象元划归为某类。因此称为最小距离分类。该方法的精度主要取决于已知类训练样区的多少和样本区的统计精度。
另外，距离度量的方法不同，分类的结果也不相同，常见的有：（1）明氏距离（minkowskidistance）中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取当q=2时，即为欧氏距离，而当q趋于无穷时，得到切比雪夫距离。
明氏距离，特别是其中的欧氏距离，在实际中用得较多，但它存在着两方面的缺点：一是它与各指标的量纲有关；为克服这一缺点，常常采用先将数据规格化的方法。二是它没有考虑变量之间的相关性。
一种改进的距离就是马氏距离。（2）马氏距离（mahalanobisdistance）中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取当中各特征间完全不相关，这时的马氏距离即为欧氏距离。
总之，最小距离分类是一个能在程序上经济有效实现的简单方法，与最大似然方法不同，它在理论上并不使平均分类错误为最小，所得到的精度与最大似然分类法可相比拟，而计算时间却只有后者的一半。
3.平行管道分类（parallelepipedclassification）平行管道分类是一种最简单的分类方法，是通过研究训练样区数据的各个光谱成分的直方图来进行分类的图像直方图中灰度值的上下限描述了图像中每个波段中类别的灰度值范围。
某一光谱类在所有波段的灰度值范围定义了一个多维的平行管道。通过分类计算，图像中的未知象元被划分到属于已知一光谱类的平行管道内，因此称该方法为平行管道分类。
这种方法简单易行，但也有几个缺点：①各已知光谱类的平行管道之间必定具有一定的间隔，如果图像中的象元落在这些间隔内，则这些象元不被分类。
②对于图像中相关性强的光谱类，它们所定义的平行管道之间必定具有某些重叠，结果落在重叠区的这些象元不能被很好地分离。③没有考虑已知光谱类的先验概率。
④根据直方图定义的已知光谱类的平行管道仅仅是通常用来定义光谱类特征的椭圆平面的粗略表示。T.W.Kellenberger和（1996）提出改进方法。
改进过的平行管道方法基于每个图像波段内两类之间累积百分比直方图的最大差值自动分离已知目标类，这种分离值和图像波段都是自动选择的。
他利用改进过的平行管道分类对TM遥感数据进行了森林覆盖分类ÿ