贝叶斯最小错误率算法的崇明岛遥感图像分类

资 源 简 介

贝叶斯最小错误率算法的崇明岛遥感图像分类

详 情 说 明

贝叶斯最小错误率算法在遥感图像分类中的应用能够有效提升地物识别的准确度，特别适用于崇明岛这样具有复杂地表特征的区域。该方法基于概率统计理论，通过计算每个像素点属于不同地物类别的后验概率，最终选择使分类错误率最小的类别作为判别结果。

针对崇明岛遥感图像的分类过程通常包含几个关键步骤：首先需要选取训练样本，对各类地物（如水域、植被、建筑等）的光谱特征进行统计分析，计算各类别的先验概率和类条件概率密度函数。然后根据贝叶斯公式推导决策规则，对整幅图像实施逐像素分类。

分类结果的可视化呈现尤为重要，通过饼状图可以直观展示各类地物在全区的占比情况。这种统计图表能够清晰反映崇明岛的土地利用结构，为生态保护和区域规划提供数据支持。值得注意的是，在实际应用中需要考虑光谱特征的分布假设，以及如何通过参数估计来提高分类精度。