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我使用多种工具，具体取决于我要执行的分类类型。
对于一般的非监督/监督分类，我使用ENVI，它为分类方法提供了很多选择（包括使用神经网络和支持向量机的一些更高级的方法）。使用IDL编程语言扩展ENVI非常容易，而且我发现这通常可以简化分类后的分析（因为您可以编写自己的代码来完成此操作）。
如果我要执行基于对象的分类（包括将图像分割成对象，然后对这些对象进行分类，那么好处是您可以使用对象的聚合属性，例如条带，形状和纹理），我可以使用eCognition，尽管我也听说如果您不需要电子认知功能，则ENVI EX很好。
如果您正在寻找免费软件，那么Opticks有很多分类选项，尽管我对Opticks的了解从未如此。同样，Spectral Python是一个非常不错的工具，它允许您将图像加载到Python中的NumPy数组中，然后进行处理。它包括一个包含各种分类方法的模块，并且非常容易扩展。
有关开源GIS解决方案的信息，请参见此处：http : //grass.osgeo.org/wiki/Image_classification 它也包含一个小型教程。
今年我最喜欢的发现是Orfeo工具箱和相关的程序：Monteverdi。
http://orfeo-toolbox.org/otb/monteverdi.html
遥感工作的许多选项和非常有用的文档。哦，我是否提到它是免费的，而且操作系统
享受吧
我刚刚在QGIS论坛上看到了这篇文章，并认为我会放在这里。
大家好。
很抱歉交叉发布。众所周知，GRASS命令的r.li套件允许进行景观分析。它的接口相当复杂，并且仍然在TclTk中，没有移植到wxpython或qgis。因此，它现在比它应该使用的更加困难，并且在删除TclTk支持时将变得无法使用。可能的解决方案（感谢Radim）是将接口重写为qgis python插件。这不应该是一项巨大的工作（我们临时估计需要2-3周）。
问题是：是否有人愿意花时间或一些钱来编写这样的插件？
如有必要，我们（粮农组织）将很乐意提供帮助。
Qgis用户邮件列表Qgis-user@lists.osgeo.org http://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/qgis-user
r.li.*套件将变得不可用的说法并不完全正确！人们可以并且将能够通过新的工具来使用这些工具-实际上是最新的吗？-（wx）GUI以及通过GRASS的外壳。是的，无论是当前版本（6.4）还是即将发布的GRASS-GIS 7
我尝试了Erdas Imagine和ENVI软件，但无法确定哪一个最好。两者都可以使用监督和非监督方法对图像进行分类。
还可以看看巴西国家空间研究所（INPE）生产的SPRING软件。不知道它是否是开源的，但绝对是免费的。
我还没有任何偏好（尚未尝试过任何FLOSS替代方法），但是我已经测试了Arc *的插件Feature Analyst。尽管不如电子认知，但它的入门门槛低。它简单易用，并为监督分类提供了一个不错的界面。您可以使用各种“画笔”作为主要检测单位，但这并不会像预期的那样影响结果。它也具有批处理模式，但是在我的情况下，它是无用的，因为栅格需要进行单独的训练样本调整才能获得良好的结果。