叙述遥感图像监督法分类的基本原理，请你设计一个完整的框架以实现遥感图像的监督法分类，指出每一步的功能

解析：在事先知道样本区类别的信息的情况下对非样本数据进行分类的方法即监督法分类。其基本思想如下：
首先，利用已知的样本类别和类别的先验知识（可通过对分类地区的目视判读、实地勘测或结合ＧＩＳ信息获得），确定判别函数和相应的判别准则，这一利用一定数量的已知类别的样本的观测值求解待定参数的过程称之为学习或训练；
其次，将未知类别的样本的观测值代入判别函数；
最后，根据判别准则对该样本的所属类别做出判定。
监督法分类可分为七个主要步骤，具体功能如下：
1.确定感兴趣的类别数——用于确定要分类的地物，以建立这些地物的先验知识。
2.特征变换和特征选择——通过该项处理，即能减少参加分类的影像数，加快分类速度，又能满足分类需要，提高分类精度。
3.选择训练样区——选择合适的训练样区是获取正确的分类结果的必要条件，因为监督分类关于类别的数字特性都是从训练样区中获得的。训练样区选择时必须注意准确性、代表性和统计性三个问题。
4.确定判别函数和判别规则——利用训练样本的数据统计计算出判别函数的参数，以利用判别函数和攀比规则对其他非样本取得数据进行分类。
5.依据判别函数和判别规则对非训练样区进行分类。
6.对可能存在的误分目标进行人工干预改正。
7.对结果利用现有资料进行精度评价