【摘 要】
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高光谱遥感影像分类数据量庞大,常用的高光谱分类算法如光谱角度匹配(SAM)、光谱相关系数匹配(SCM)、信息散度匹配(SIDM)、光谱波形匹配(SWM)处理高光谱影像分类时速度慢,处
【机 构】
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成都理工大学;四川省数学地质重点实验室四川成都610059
【出 处】
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第十三届全国数学地质与地学信息学术研讨会
论文部分内容阅读
高光谱遥感影像分类数据量庞大,常用的高光谱分类算法如光谱角度匹配(SAM)、光谱相关系数匹配(SCM)、信息散度匹配(SIDM)、光谱波形匹配(SWM)处理高光谱影像分类时速度慢,处理高光谱数据效果差.因此,本文将高光谱算法进行并行设计,使得分类算法在处理高光谱海量数据上发挥其优势,最后将分类并行设计方案对实际高光谱影像分类进行处理.结果表明高光谱分类算法并行设计处理数据较串行时间短,分类效果明显,对处理高光谱影像海量数据具有显著的理论意义.
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