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在高光谱影像的分类过程中,如何有效地降低特征空间的维数,又能保证原始数据所包含的丰富地物信息,是一项十分重要而繁琐的工作。在分析了传统降维方法所面临问题的基础上,将禁忌(Tabu)搜索算法引入到高光谱影像的特征选择研究,指出由于Tabu搜索算法所具有的良好全局寻优能力,因而在该类影像的降维研究中有着广阔的应用前景。实验表明,将Tabu搜索算法获取的波段进行高光谱影像分类,在求解的时间和分类结果的精度上都可达到令人满意的效果。