【摘 要】
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高光谱亮温数据的数据量通常十分庞大，其中包含大量冗余信息，直接使用计算量大且冗余信息会对计算结果产生影响，所以需要对数据进行预处理。使用主成分分析法和通道选择方法2种数据预处理方法对根据SeeborV5.0数据集生成的高光谱仿真微波亮温数据进行预处理，将处理后的数据作为神经网络的输入进行大气温度廓线反演。反演实验结果表明，使用主成分分析法的神经网络反演效果更好。
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高光谱亮温数据的数据量通常十分庞大，其中包含大量冗余信息，直接使用计算量大且冗余信息会对计算结果产生影响，所以需要对数据进行预处理。使用主成分分析法和通道选择方法2种数据预处理方法对根据SeeborV5.0数据集生成的高光谱仿真微波亮温数据进行预处理，将处理后的数据作为神经网络的输入进行大气温度廓线反演。反演实验结果表明，使用主成分分析法的神经网络反演效果更好。
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