很多时候我们都会发现，在进行土地分类后的结果往往不能让我们结果看起来很好，这里主要的原因是分类后结果的破碎度的问题，所以我们需要进行相应的集群处理和用单点周围像素条带单点的像素值两种方法进行处理。
分类结果的后处理
有监督分类结果通常包含由错误分类像素引起的椒盐噪声。通常最好采用一些后处理技术来去除这些噪声。下面的脚本包含两种常用的分类结果后处理技术的代码。
使用无监督聚类，用每个聚类中的多数值替换分类值。
使用多数过滤器将孤立的像素替换为周围的值。
请记住，邻域方法与比例有关，因此结果会随着放大/缩小而改变。按所需比例导出结果，以查看后处理的效果。
土地分类后的影像可以进行集群处理，通常包括以下步骤：
-
数据格式转换：将分类后的图像转换为常见的栅格格式，如GeoTIFF、TIFF等。
-
数据预处理：对图像进行去噪、裁剪、投影等处理，以方便进行后续的集群分析。
-
特征提取：从分类后的图像中提取特征数据，如像元值、像元位置、纹理等。
-
数据聚类：选择合适的聚类算法，对提取的特征数据进行聚类，得到不同的类别。
-
集群分析：对聚类结果进行分析，如计算每个类别的面积、周长、形状等指标，比较不同类别的变化趋势等。
-
结果可视化：将分析结果可视化，如绘制类别分布图、变化趋势图等，以便进行更直观的数据分析和决策。
原始分类后影像：