遙感圖像的分類ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-03 02:32 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 差； T 人為規(guī)定閾值 波段 1 波段2 ? 特點： 快速 邊界附近的判別準確 但當類別間亮度區(qū)域有重疊時無法判別 最小距離法 ? 以均值向量或重心作為每類的中心位置，根據(jù)像元到各類別重心的距離來進行判斷，將像元劃到距離最小的類別 ? 無法考慮類別方差的來同，重疊區(qū)的劃分誤差較大 NMXdNiijij???? 12)(????Niijij MXd12)(或 ijM為均值向量 tm4 tm3 最大似然法（ Bayes) ? 基于亮度值服從正態(tài)分布的假設(shè)； ? 計算像元屬于各類別的概率，將像元歸入具最大概率的一類 ? 概率公式為： ?????? ???? ? )()(ex p)( // iiTiini MXSMXSp1212 2121?? 特點： 可同時定量考慮多個波段和類別，且較好地考慮了各類方差（離散程度），因而較為合理，也具有較高的精度。 a1 a2 監(jiān)督分類的優(yōu)缺點 ? 可根據(jù)應(yīng)用和區(qū)域，有選擇地決定分類類別 ? 可控制訓(xùn)練樣本的選擇 ? 通常具有較高的精度 ? 可根據(jù)訓(xùn)練樣本分析分類精度 ? 參入了一定的人為
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