回答:
実行しようとしている分類のタイプに応じて、いくつかのツールを使用します。
一般的な教師なし/教師付き分類には、分類方法に多くのオプションがあるENVIを使用します（ニューラルネットワークとサポートベクターマシンを使用したより高度な方法を含む）。IDLプログラミング言語を使用してENVIを拡張するのは非常に簡単です。これにより、分類後の分析が簡単になることがよくあります（必要に応じて独自のコードを記述できるため）。
オブジェクトベースの分類を実行する場合（画像をオブジェクトにセグメント化してからこれらのオブジェクトを分類することを含み、バンドの平均、形状、テクスチャなどのオブジェクトの集計プロパティを使用できるという利点があります）、eCognitionを使用しますただし、eCognitionのパワーが必要ない場合はENVI EXが良いと聞いています。
あなたがフリーソフトウェアを探しているなら、Opticksには分類のための多くのオプションがありますが、Opticksとはあまりうまくいきませんでした。また、Spectral Pythonは、PythonでNumPy配列に画像をロードして処理できる非常に優れたツールです。さまざまな分類方法を含むモジュールが含まれており、非常に簡単に拡張できます。
オープンソースのGISソリューションについて は、http：//grass.osgeo.org/wiki/Image_classificationを参照してください。小さなチュートリアルも含まれています。
今年の私のお気に入りの発見は、Orfeo Toolboxと関連プログラム：Monteverdiです。
http://orfeo-toolbox.org/otb/monteverdi.html
リモートセンシングの作業のための多くのオプションと非常に役立つドキュメント。ああ、私はそれが無料でOSであることを言及しました
楽しみにして
QGISフォーラムでこの投稿を見たばかりで、ここに配置すると思いました。
こんにちは、みんな。
クロスポストでごめんなさい。ご存じのとおり、GRASSコマンドのr.liスイートでは、ランドスケープ分析が可能です。そのインターフェースはかなり複雑であり、まだTclTkにあり、wxpythonまたはqgisに移植されていません。そのため、本来よりも使用するのが難しくなり、TclTkサポートが廃止されると使用できなくなります。考えられる解決策（Radimに感謝）は、インターフェースをqgis pythonプラグインとして書き換えることです。大した作業ではありません（暫定的に2〜3週間と推定されます）。
問題は、そのようなプラグインを作成するために時間やお金を投資したいと思う人はいますか？
私たち（ファウナリア）は、必要に応じて喜んでお手伝いします。
Qgis-userメーリングリストQgis-user@lists.osgeo.org http://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/qgis-user
r.li.*スイートが使用できなくなるという声明は、まったく真実ではありません！新しい、実際には最新のツールを使用して、ツールを使用できます。-（wx）GUIおよびGRASSのシェル経由。はい、現在のバージョン（6.4）の両方でだけでなく、今後のGRASS-GIS 7.中
ブラジルの国立宇宙研究所（INPE）が作成したSPRINGソフトウェアもご覧ください。オープンソースかどうかはわかりませんが、間違いなく無料です。
Erdas Imagine、ENVI ITT、Idrisi Selva、PCI Geomaticaを使用しました。ENVIには、SVM、ANN、DTなどの高度な分類アルゴリズムを駆動するIDL拡張機能があります。IdrisiSelvaは、特にニューラルネットワーク（SOM、MLP、RBF、FuzzyART）で、教師ありおよび教師なしの両方で非常に優れた分類アルゴリズムを備えています。また、Monteverdi、Orfeo Toolboxについても少し経験があります。非常にユーザーフレンドリーなソフトウェアです。MultiSpecには、画像の分類アルゴリズムもあります
まだ好みはありません（FLOSSの代替品は試していません）が、Arc *のプラグインであるFeature Analystをテストしました。e-Cognitionに劣りますが、参入障壁は低いです。使い方は簡単で、教師付き分類に適したインターフェイスを提供します。さまざまな「ブラシ」をメインの検出ユニットとして使用できますが、それは期待するほど結果に影響しません。バッチモードもありますが、私の場合は、ラスターが個々のトレーニングサンプルを調整して良好な結果を得る必要があるため、役に立ちませんでした。