notebook最大似然法分类遥感图像

最大似然法是一种常用的分类方法，它利用数据样本的分布信息，通过概率模型对待分类样本进行分类。对于遥感图像分类，可以将图像像素的灰度值作为特征，进行最大似然法分类。

具体步骤如下：

1. 数据预处理：将遥感图像转化为灰度图像，并进行像素拉伸和归一化处理，以增强图像对比度和减小噪声影响。

2. 特征提取：将每个像素的灰度值作为特征，构成输入向量。

3. 概率分布建模：采用高斯分布模型对每个类别的特征向量进行建模，得到类别的均值向量和协方差矩阵。

4. 分类决策：对于待分类样本，计算其在每个类别下的后验概率，并选择后验概率最大的类别作为其分类结果。

这种方法的优点是简单易懂，对于多类别分类效果较好，但对于复杂的数据分布不易建模，需要大量的训练样本来保证分类效果。同时，像素灰度值作为特征存在局限性，无法利用空间信息等更丰富的特征。