遥感影像 遥感图像分类中最大似然法分类的优点？

基于参数化密度分布模型的最大似然方法（MLC）是遥感图像分类中最常用的方法之一。与其它非参数方法（如神经网络）相比，该方法具有参数解释能力强、易于与先验知识融合、算法简单、易于实现等优点。

但是，由于遥感信息统计分布的高度复杂性和随机性，当特征空间中的类别分布相对离散时，不能服从预先假设的分布，或者样本的选取不具有代表性，分类结果往往偏离实际情况。

遥感图像分类中最大似然法分类的优点？

你的意思是分类吗？

方法：主动遥感、被动遥感

分辨率：低、中、高分辨率

波段：可见光、近红外、热红外。。。

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