遥感图像常为多波段数字图像，而像元是多波段数字图像的组成单元。因此，遥感图像的分类就是把像元归到某个类别的过程。

遥感卫星

监督分类

监督分类是一种人工选择像元样本，然后由计算机按像元样本对遥感图像进行分类的方法。

图像像元

经过人工选择，所选的样本可以认为是已知类别的样本（如：在遥感图像中某些栅格像元，经过人工鉴别为相对应的地物），然后计算机对未被确定的像元进行对应分类，便可以有效率的实现图像和现实地物的对应，达到遥感目的。

监督分类的优点

分析人员可以控制适用于研究需要和区域地理特征的信息类别。

举个例子，当要分类遥感图像中各个像元的属性时，只需要分类城市建筑和绿化带，那就只用人为地分“城市建筑”和“绿化带”两种类别，而不用先分道路、建筑之类，直接控制为城市建筑包含其中。

可控制（训练）样区和（训练）样本的选择。

一般我们将人为选择的像元样本称为“训练样本”。在监督分类中，人们可以通过自定义选择像元来给计算机确定分类的参考样本。

不必担心光谱类别和信息类别匹配问题。

监督分类可以分为“样本选择”和“计算机执行监督分类”两个步骤，由于后一个步骤是由计算机完成的，所以不同担心由于人为误差导致像元类别和信息的不匹配。

监督分类是最为常用的遥感图像分类方法，该软件Erdas应用较多，非常适合遥感爱好者和初学者学习。