基于密度峰值聚类算法的高光谱图像分类

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近些年来,高光谱遥感技术迅速发展,已经为众多研究人员所关注。相比传统的多光谱遥感来说,高光谱遥感表现出明显的优势。在保留较高的空间分辨率的前提下,它的光谱分辨率大大提升,为精细化的地物分类及目标识别提供了可能。然而,高维的高光谱数据也带来了更高的处理复杂度。此外,训练样本不足,波段间的强相关性、类内差异明显等问题也给后期的图像数据处理、分类带来了挑战。因此,研究如何克服以上问题的干扰,从而有效利用高光谱数据快速而准确地挖掘出所需要的信息,实现高精度的分类,仍是一个亟待解决的问题。本文在分析研究现状的
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