最大似然遥感影像监督分类
时间: 2023-09-26 13:12:41 浏览: 87
最大似然遥感影像监督分类是一种常用的遥感影像分类方法。该方法基于最大似然估计原理,利用样本的统计特征,对每个像元进行分类。具体实现过程如下:
1. 收集训练样本:根据分类要求,收集代表各类别的样本,并标记其类别。
2. 计算样本统计特征:对每个类别的样本进行统计特征计算,如均值和协方差矩阵。
3. 估计参数:利用样本统计特征,对每个类别的参数进行估计,即均值和协方差矩阵。
4. 对每个像元进行分类:对于待分类的像元,计算其特征向量,并将其代入各类别的概率密度函数中计算概率值,最终将其分到概率最大的类别中。
最大似然遥感影像监督分类方法简单易懂,适用于单波段或多波段遥感影像分类。但是,该方法在处理类别之间有重叠的情况时,分类结果可能不够准确。因此,在实际应用中,需要结合其他分类方法进行综合分析。
相关问题
Python最大似然法遥感影像分类
对于使用最大似然法进行遥感影像分类,你需要了解以下几个步骤:
1. 数据准备:收集和准备遥感影像数据集。这包括获取遥感影像数据、标记样本和划分训练集和测试集。
2. 特征提取:从遥感影像中提取特征。常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
3. 模型选择:选择适合的分类模型。最大似然法常用的分类模型包括高斯混合模型(GMM)和多项式逻辑回归模型(MLR)等。
4. 参数估计:对选择的模型进行参数估计。对于高斯混合模型,可以使用期望最大化(EM)算法进行参数估计;对于多项式逻辑回归模型,可以使用梯度下降法进行参数估计。
5. 模型训练和评估:使用训练集对模型进行训练,并使用测试集进行模型评估。评估指标可以包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。
6. 应用模型:将训练好的模型应用于新的遥感影像数据,进行分类预测。
需要注意的是,最大似然法是一种统计学方法,可以用于估计模型参数,但在遥感影像分类中,还需要结合领域知识和实际应用需求进行模型选择和特征提取。
遥感影像最大似然法提取公式
最大似然法提取公式:
设样本集为D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},其中xi为第i个像元的多波段特征向量,yi为第i个像元的类别标签,i=1,2,...,n;
设类别Ci的先验概率为P(Ci),类别Ci的多波段特征向量的概率密度函数为f(xi|Ci),则样本集D的似然函数为:
L(C1,C2,...,Ck|D)=P(C1)·P(C2)·...·P(Ck)·∏i=1nf(xi|C1)·∏i=1nf(xi|C2)·...·∏i=1nf(xi|Ck)
其中,k为类别数。
最大似然法提取的分类决策规则为:
将每个像元的多波段特征向量xi带入到各类别的概率密度函数中,计算出像元属于每个类别的概率值,然后将像元分到概率值最大的类别中。即:
y=argmaxiP(Ci)·f(xi|Ci),i=1,2,...,k
其中,y为像元的分类结果。