论文部分内容阅读
为减少高光谱遥感数据处理波段,提高处理效率,提出一种基于最小噪声分离波谱的决策树分类方法.利用最小噪声分离变换(MNF)降低数据冗余度,并将图像噪声分离,通过分析各地物的MNF特征值,建立分类决策树,并提取了油膜相对厚度等信息.结果表明,该方法保证了识别精度,有效利用了光谱维信息,明显减小了数据处理时间,从而将高光谱数据用于溢油应急快速产品的生产中.