遥感图像分类：最小距离、最大似然与K-means算法

"其他图像分类方法1" 遥感图像分类是遥感数据分析的重要组成部分，旨在将图像中的像元根据它们在不同波段的光谱特性、空间结构等信息划分到特定的类别中，以便识别和提取实际地物信息。常见的分类方法有监督分类和非监督分类。监督分类包括最小距离分类、最大似然分类和平行多面体分类，而非监督分类主要包括K-均值聚类和ISODATA方法。 最小距离分类法基于地物特征向量之间的欧氏距离。首先，读取各个波段的数据及各类地物的平均值，接着计算每个像元向量与所有类别的距离，选取最近的那个类别归属，最后为每个类别指定颜色，形成分类结果。 最大似然分类法则利用贝叶斯定理，通过计算每个像元向量属于各个类别的概率来进行分类。首先读取图像数据和地物在各波段的均值与方差，然后计算每个像元在各类的概率，概率最高的类别成为像元的归属，同样为每个类别设定颜色并展示分类结果。 K-均值聚类是一种迭代的非监督学习算法，它通过不断调整聚类中心来优化类别划分。开始时，随机选择k个聚类中心，接着将每个样本分配到最近的聚类中心，更新聚类中心为该类样本的均值。这一过程重复进行，直到聚类中心不再改变，最终确定的k个聚类中心代表了样本的分类结果。 在Matlab中，这些分类算法可以通过编写源代码实现，例如最小距离分类代码会涉及到矩阵运算和距离计算，而最大似然分类和K-均值分类则需要处理概率计算和迭代过程。代码的具体实现未在此处提供，但通常会涉及数据读取、计算、迭代和结果展示等步骤。 图像分类是遥感信息提取的关键技术，不同的分类算法各有优缺点，适用于不同的场景和数据。理解并熟练运用这些算法对于有效地解析遥感图像、获取地表信息至关重要。