用matlab对遥感图像进行最大似然法分类的代码

以下是使用MATLAB进行遥感图像最大似然法分类的示例代码：

% 读取遥感图像
img = imread('image.tif');

% 将图像转换为二维矩阵
img = double(reshape(img, [], size(img, 3)));

% 设置分类数和带宽参数
num_classes = 4;
bw = 0.1;

% 使用最大似然法分类
[class, centroid] = kmeans(img, num_classes, 'Distance', 'sqeuclidean', 'Replicates', 3);
[class, centroid] = gmdistribution.fit(img, num_classes, 'Regularize', bw, 'Start', struct('mu', centroid));

% 显示分类结果
class_img = reshape(class, size(img, 1), size(img, 2));
imshow(class_img, [])

在此代码中，我们首先读取遥感图像。然后，我们将图像转换为二维矩阵，并设置分类数和带宽参数。接下来，我们使用MATLAB的`kmeans`函数和`gmdistribution.fit`函数对图像进行最大似然法分类。最后，我们将分类结果显示出来。