高光谱遥感影像的分类：基于机器学习与最小错误贝叶斯分类器的应用——以Salinas数据集为例

简介：
本文探讨了高光谱遥感影像分类技术，通过应用机器学习算法和最小错误贝叶斯分类器，并利用Salinas数据集进行实验验证。 本段落介绍了一种用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本，该脚本采用了最小错误贝叶斯分类器（Minimum Error Bayesian Classifier）来处理遥感数据。高光谱遥感影像包含了比传统图像更多的光谱信息，因此可以提供更为精确的地物和地形分析结果。 在本段落所描述的脚本中，通过机器学习方法对这些复杂的高光谱遥感影像进行分类。最小错误贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率模型，它能够根据训练数据集中的类别概率分布来预测未知样本所属的最可能类别。这种算法因其在多种场景下的良好表现而被广泛应用于包括高光谱遥感在内的众多领域中。 总的来说，通过利用最小错误贝叶斯分类器对高光谱影像进行分析和分类，可以有效地提升地物识别精度及研究效率。