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遥感监督分类的最大似然分类法的原理?
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遥感监督分类的最大似然分类法的原理?
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答案和解析
最大似然法的判别规则是基于概率的,它把每个具有模式测试或特征X的像元划分到很有可能出现特征向量X的第i类中.换言之,首先计算某个像元属于一个预先设置好的m类数据集中每一类的概率,然后将该像元划分到概率最大的那一类.
最大似然法假设每个波段中各类训练数据都呈正态（高斯）分布,直方图具有两个或n个波峰的单波段训练数据并不理想.在这种情况下,各个波峰很有可能表示是由各类惟一确定的,应该作为分离的训练类单独训练和标识.然后,应该得到满足正态分布要求的单峰、高斯型训练类统计量.
我推荐你看一下[美]John R.Jensen著,由陈晓玲等译的《遥感数字影像处理导论》,里面关于在遥感监督分类中的最大似然分类法的应用及理论部分都挺详细的,当然还有别的方法介绍.
最大似然法假设每个波段中各类训练数据都呈正态（高斯）分布,直方图具有两个或n个波峰的单波段训练数据并不理想.在这种情况下,各个波峰很有可能表示是由各类惟一确定的,应该作为分离的训练类单独训练和标识.然后,应该得到满足正态分布要求的单峰、高斯型训练类统计量.
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