遥感影像监督分类方法有哪些？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
这些方法都是通过从已知类别的样本中提取特征，并根据这些特征进行模式识别和分类。
其中，最大似然分类是根据样本的概率分布情况来判断像素属于哪个类别；支持向量机分类通过找到一条最优的超平面来将样本分为不同的类别；随机森林分类是一种基于决策树的方法，通过多个决策树的投票来进行分类；人工神经网络分类模拟生物神经网络的工作原理来进行图像分类；决策树分类是通过构建一个树形结构来进行分类决策；贝叶斯分类是基于贝叶斯公式进行分类的方法；K近邻分类是通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别；径向基函数神经网络分类是一种基于径向基函数的神经网络模型；Adaboost分类是通过训练一系列弱分类器来构建一个强分类器来进行分类。