Về cơ bản, nhận dạng mẫu thống kê giao dịch với việc phân loại thích hợp của một vào một trong các lớp học mẫu MỘT SỐ mẫu có sẵn. Cơ bản các chủ đề trong mẫu thống kê công nhận bao gồm: tiền xử lý, khai thác tính năng và lựa chọn, tham số hoặc NONPARAMETRIC xác suất mật độ, quy trình ra quyết định, thực hiện đánh giá, xử lý sau khi cần thiết, giám sát và không giám sát học tập, hoặc đào tạo, và cụm phân tích. Số tiền lớn dữ liệu có sẵn dữ liệu viễn thám Làm cho thích hợp. | 2__ Statistical Pattern Recognition and Signal Processing in Remote Sensing Chi Hau Chen CONTENTS Introduction to Statistical Pattern Recognition in Remote Using Self-Organizing Maps and Radial Basis Function Networks for Pixel Introduction to Statistical Signal Processing in Remote Introduction Basically statistical pattern recognition deals with the correct classification of a pattern into one of several available pattern classes. Basic topics in statistical pattern recognition include preprocessing feature extraction and selection parametric or nonparametric probability density decision-making processes performance evaluation postprocessing as needed supervised and unsupervised learning or training and cluster analysis. The large amount of data available makes remote-sensing data uniquely suitable for statistical pattern recognition. Signal processing is needed not only to reduce the undesired noises and interferences but also to extract desired information from the data as well as to perform the preprocessing task for pattern recognition. Remote-sensing data considered include those from multispectral hyperspectral radar optical and infrared sensors. Statistical signal-processing methods as used in remote sensing include transform methods such as principal component analysis PCA independent component analysis ICA factor analysis and the methods using high-order statistics. This chapter is presented as a brief overview of the statistical pattern recognition and statistical signal processing in remote sensing. The views and comments presented however are largely those of this author. The chapter introduces the pattern recognition and signal-processing topics dealt in this book. The readers are highly recommended to refer the book by Landgrebe 1 for remote-sensing pattern classification issues and the .
