如何使用rasclass包进行最大似然分类？我有一个5点影像。图像分为8类。所以我有一个包含8个形状文件的训练数据。图像由5个波段组成。我已经针对8个课程中的每一个在训练现场提取了5个波段的值。现在，我想使用这些值来训练最大似然分类器，然后将分类器应用于整个图像，以便获得每个类所包含的像素数。如何使用rasclass包来做到这一点？
这是我到目前为止编写的代码...
library(rgdal)
library(raster)
library(caret)
library(rasclass)
imgpath<-"E:\\FYP guide\\SubsetImage\\"
setwd(imgpath)
img<-brick("SUBSET_ndvi_stacked_med5.img")
names(img)<-c(paste0("B",1:4,col = ""),"B5")
tds1<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\barren70")
tds2<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\intSep70")
tds3<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\intSettle70")
tds4<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\ploughed70")
tds5<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\sugarcane70")
tds6<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\tobacco70")
tds7<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\urban70")
tds8<-shapefile("E:\\FYP guide\\Training data shapefile\\Training data\\vegetable70")
trdbarren<-extract(img,tds1,df=TRUE)
trdintsep<-extract(img,tds2,df=TRUE)
trdinsettle<-extract(img,tds3,df=TRUE)
trdploughed<-extract(img,tds4,df=TRUE)
trdsugarcane<-extract(img,tds5,df=TRUE)
trdtobacco<-extract(img,tds6,df=TRUE)
trdurban<-extract(img,tds7,df=TRUE)
trdvegetable<-extract(img,tds8,df=TRUE)
我不知道该怎么做
classifyRasclass(object, method = 'maximumLikelihood')
我不知道如何在分类rasclass函数的“对象”参数中收集所有这些内容。如果有人可以帮忙