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Mahalanobis-Abstand

 
     
  MA, wesentlicher Bestandteil der Maximum-Likelihood-Klassifizierung:


MA= (X-MC)T(KC-1)(X-MC).


Dabei ist c=Klasse, X =gemessener Vektor des zu klassifizierende Bildelements, Mc= Mittelwertvektor der Klasse c, T =Transpositionsfunktion, Kc=Kovarianzmatrix der Klasse c, Kc-1= Inverse von Kc. Im Rahmen der Klassifizierung dient dieser Wert vielfach auch als Rückweisungsschwelle, bei deren Überschreitung ein Pixel keiner der vorgegebenen Klassen,


sondern der Rückweisungsklasse zugewiesen wird. Auch bei Überlappungen der Merkmalsräume der Klassen wird diese Distanz als Grenzwert genutzt. Die Zuweisung erfolgt in diesen Fällen zu der Klasse mit dem geringsten Mahalanobis-Wert.
 
 

 

 

 
 
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