迭代加权多元变化检测(IRMAD)和EM期望最大化算法结合做相对辐射归一化

(Robust Relative Radiometric Normalization, R3N)有什么优劣势？

A：迭代加权多元变化检测（Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection, IR-MAD）和EM期望最大化算法（Expectation Maximization, EM）结合使用，可以增强相对辐射归一化（Relative Radiometric Normalization, R3N）的鲁棒性和准确性。具体来说，IR-MAD算法能够减轻系统误差、数据噪声等干扰因素的影响，修正畸变偏差，提高数据的稳健性；EM算法则可以优化像元的分布参数，提高归一化的精度和准确性。通过结合IR-MAD和EM算法，可以进一步提高R3N的效果。

优点：
1. 使用IR-MAD算法可以减少系统误差和数据噪声的干扰，提高系统的鲁棒性；
2. 通过EM算法优化像元的分布参数，可以提高相对辐射归一化的精度和准确性；
3. 结合两种算法可以提高R3N的效果和性能。

缺点：
1. 对于大规模的遥感数据，计算成本较高，效率低下；
2. 需要处理复杂的遥感数据预处理和归一化过程；
3. 对于不同类型的遥感数据，在采用IR-MAD和EM算法时需要进行适当的参数调整和优化。