第四章 光谱特征分析模型与方法1. 光谱可分性准则2. 光谱特征选择3. 光谱特征提取4. 光谱特征参量化5. 地物类型序列光谱柱状图第四章 光谱特征分析模型与方法1、光谱可分性准则 各类样本间的平均距离 类别间的相对距离 离散度 Jeffries-Matusita(J-M)距离第四章 光谱特征分析模型与方法- 各类样本间的平均距离 各类样本间的距离越大，则类别可分性越大。1、光谱可分性准则第四章 光谱特征分析模型与方法1、光谱可分性准则第四章 光谱特征分析模型与方法- 类别间相对距离 在Swain著作中有一种比较简单的相对距离， Swain把这种相对距离称为归一化均值距离。分类误差随归一化距离的变化情况：a两个有重叠的正态分布b平均距离增加减小分类错误概率c分布的离散度增加使分类错误概率增加 1、光谱可分性准则第四章 光谱特征分析模型与方法-离散度 相对距离是基于类间距离和类内方差，离散度则是基于类条件概率之差。1、光谱可分性准则 第四章 光谱特征分析模型与方法1、光谱可分性准则 -J-M距离 从公式中可以看出J-M距离其实就是两类概率密度函数之差。 第四章 光谱特征分析模型与方法1
