ArcGIS教程：最大似然法栅格分类详解及步骤

ArcGIS教程：最大似然法分类 本教程详细介绍了如何在ArcGIS中运用最大似然法进行栅格数据分类，这是一种统计分类方法，用于根据输入特征的概率分布来确定每个像元所属的类别。最大似然法假设每个像元的观测值是由最可能的类别产生的，根据该类别的先验概率进行估计。 首先，最大似然法分类适用于任何通过创建特征（如通过特征工具或Iso聚类）产生的.gsg格式文件。输入特征中的每个像元都有一个类ID，且默认情况下，输出栅格中的像元会按照类别的概率进行分类，每个类别具有相等的权重。先验概率文件是一个关键组件，它定义了各类别发生的概率，应包含类ID和对应的先验概率。类别的先验概率需满足非负且总和小于或等于1的条件，未指定的类将按剩余概率平均分配。 输入先验概率文件的格式非常直观，每一行对应一个类，类ID在左列，概率在右列。例如，类3和类6缺少先验概率，它们将根据其他类概率的平均值获得。同时，剔除分数的概念也被引入，用来处理位于有效值之间的数值，它们会被均匀分配给相邻的更高类别。 当处理多波段栅格时，工具会考虑所有相关波段，不仅仅是图层可见的三个。用户可以通过几种方式指定波段，包括通过工具对话框选择，使用创建栅格图层工具，或者直接在Python代码中以列表形式输入。 此外，如果类名称在特征文件中与类ID不同，工具会在输出栅格属性表中添加一个名为CLASSNAME的字段，存储每个类的描述性名称，方便后续分析和理解。 最后，要注意的是，先验概率文件的扩展名必须是.txt，确保文件格式正确，这对于分类结果的准确性至关重要。通过执行最大似然法分类，用户能够有效地将复杂的数据集组织成清晰的类别结构，这对于土地利用分析、生态学研究和地理信息系统（GIS）项目中的许多场景都非常实用。