农作物遥感分类中一种改进的最大似然法

摘要

针对最大似然法在拒绝类选取上的复杂性,本文给出了高维情况下提取拒绝类的新思路.其作法是直接从高维空间的类条件概率密度函数出发,对各个类别的条件概率密度函数值进行门限界定,从而得到门限判别.在最大似然法的程序实现中,采用了最小距离法提供先验概率.实验结果表明,此改进是有效的,并具有一定的推广价值.