一种改进的最大似然法用于地物识别

摘要

该文分析了试验区内的建筑、耕地、园地、林地、水体等5种典型地物灰度的概率分布特点,结果表明这5种地物的灰度概率分布并非标准的正态分布,而是近似的正态分布.通过对训练样本进行高斯正态化处理,即用高斯正态函数修正训练样本的数据, 使参与分类训练样本的灰度概率分布成为标准的正态分布,进而修正类条件概率密度函数, 尔后用最大似然法进行分类,结果使分类精度提高5.25%.