最大似然法监督分类步骤_详细讲解ArcGIS中的影像分类 📊🌟

最大似然法（Maximum Likelihood）是一种常用在遥感影像处理中的分类方法。它基于统计学原理，能够有效地区分不同地物类别。在ArcGIS中使用最大似然法进行影像分类，可以实现对地表覆盖的精确划分。接下来，我们将详细介绍如何在ArcGIS中执行这一过程。

首先，准备训练样本是关键的一步。我们需要选择具有代表性的区域作为训练样本，以确保分类结果的准确性。这可以通过ArcGIS中的“创建分类器”工具完成，该工具允许用户手动选择或通过算法自动生成训练样本。接着，设置分类参数。这包括选择合适的波段组合和调整分类器参数，如协方差矩阵等，以优化分类效果。最后，运行分类过程。利用ArcGIS中的“分类”工具，输入准备好的训练样本和设置的参数，系统将自动执行最大似然法分类，并生成分类后的影像。

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