最大似然比分類法

最大似然比分類法(maximum likelihood classifier)是經常使用的監督分類方法之一，它是通過求出每個像素對於各類別的歸屬機率，把該像素分到歸屬機率最大的類別中去的方法。

最大似然法假定訓練區地物的光譜特徵和自然界大部分隨機現象一樣，近似服從常態分配，利用訓練區可求出均值、方差以及協方差等特徵參數，從而可求出總體的先驗機率密度函式。當總體分布不符合常態分配時，其分類可靠性將下降,這種情況下不宜採用最大似然比分類法最大似然比分類法在多類別分類時，常採用統計學方法建立起一個判別函式集，然後根據這個判別函式集計算各待分像元的歸屬機率。