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卫星影像图像识别几种典型的监督分类算法介绍

来源:本站   发布时间: 2022-06-28 15:02:43   浏览:863次  字号: [大] [中] [小]

平行六面体(Parallelpiped)

根据训练样本的亮度值形成一个n维的平行六面体数据空间,其他像元的光谱值如果落在平行六面体任何一个训练样本所对应的区域,就被划分其对应的类别中。平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的,而该标准差阈值则是根据所选类的均值求出。


最大似然 (Maximum Likelihood,ML)

一种参数统计方法。它根据数据的光谱分布计算概率密度函数,以确定像素属于特定类别的概率。


马氏距离 (Mahalanobis DistanceMaD)

计算输入图像到各训练样本的马氏距离(一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法),最终统计马氏距离最小的,即为此类别。


最小距离(Minimum Distance,MD)

利用训练样本数据计算出每一类的均值向量和标准差向量,然后以均值向量作为该类在特征空间中的中心位置,计算输入图像中每个像元到各类中心的距离,到哪一类中心的距离最小,该像元就归入到哪一类。

P.S: 其实这个方法就是计算欧几里得距离~


支持向量机 (Support Vector Machine,SVM)

一种建立在统计学习理论(Statistical Learning Theory或SLT)基础上的机器学习方法。SVM可以自动寻找那些对分类有较大区分能力的支持向量,由此构造出分类器,可以将类与类之间的间隔最大化,因而有较好的推广性和较高的分类准确率。


神经网络 (Neural Network,NN)

用算法实现人脑的识别、记忆、思考过程应用于图像分类,利用多层感知器感知器(MLP) 在输入层和输出层之间建立一个或多个隐藏的神经元层。


波谱角(Spectral Angle Mapper,SAM)

它是在N维空间将像元与参照波谱进行匹配,通过计算波谱间的相似度,之后对波谱之间相似度进行角度的对比,较小的角度表示更大的相似度。

 

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