中科星图GVE案例——利用最短距离方法实现土地分类（合肥）

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简介

最短距离法

函数

gve.Classifier.minimumDistance(metric,kNearest)

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简介

最短距离方法可以用来对土地进行分类。首先，需要收集土地数据，包括土地的位置和相关特征。然后，选择一些已知分类的土地样本作为训练样本。

接下来，对于每个未知分类的土地样本，计算它与训练样本之间的距离。可以使用欧氏距离或曼哈顿距离等度量方法计算距离。

然后，将未知分类的土地样本分配到与其最近的训练样本所属的分类中。

最后，根据分配结果可以得到土地的分类。

需要注意的是，最短距离方法对异常值较为敏感，因此在使用时需要注意数据的准确性和可靠性。此外，最短距离方法对样本数量和分布也有一定的要求，如果样本不充分或分布不均匀，可能会导致分类结果不准确，因此在实际应用中可能需要结合其他方法进行进一步分析和验证。

最短距离法

最短距离分类方法（Minimum Distance Classifier）是一种基于距离度量的图像分类技术，常用于遥感影像处理。其基本原理是通过计算待分类样本与已知类别样本（训练样本）之间的距离，将待分类样本分配给距离最近的类别。以下是该方法的具体介绍：

### 1. 原理
- **距离度量**：最短距离分类通常使用欧几里得距离来衡量样本之间的相似性。给定一个待分类样本 \( x \) 和一个类别的训练样本均值 \( \mu_i \)，其距离可表示为：
  \[
  D(x, \mu_i) = \sqrt{\sum_{j=1}^{n} (x_j - \mu_{ij})^2}
  \]
  其中 \( n \) 是特征维度，\( x_j \) 是待分类样本的第 \( j \) 个特征，\( \mu_{ij} \) 是类别 \( i \) 的均值。

- **分类规则**：对每个待分类样本，计算其与所有类别均值的距离，并将其分配给距离最小的类别。

### 2. 优点
- **简单易懂**：算法实现简单，易于理解和应用。
- **计算效率高**：在特征维度较低的情况下，计算速度较快。

### 3. 缺点
- **对噪声敏感**：对训练样本中的异常值和噪声比较敏感，可能导致分类精度下降。
- **假设均匀分布**：假设各类别的样本在特征空间中均匀分布，实际情况往往不符合这一假设。

### 4. 应用
最短距离分类法广泛应用于遥感影像分类、医学影像分析、图像识别等领域，适合于处理具有明显类别特征的图像数据。

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