【摘 要】
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高光谱图像是由高光谱遥感器通过在数百个连续的窄光谱波段对同一地物区域连续进行遥感成像获取,所以图像中包含丰富的光谱信息和空间信息,在地物识别与分类领域中具有巨大优势,并在矿物勘探、精准农业、灾难防控、环境监测及军事侦探等领域中发挥出愈来愈大的作用。高光谱图像分类首先通过特征提取算法从高光谱图像的光谱信息与空间信息中提取能用来进行分类的有效信息,再运用分类器将图像中所有像素都划分为不同的地物类别。由
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高光谱图像是由高光谱遥感器通过在数百个连续的窄光谱波段对同一地物区域连续进行遥感成像获取,所以图像中包含丰富的光谱信息和空间信息,在地物识别与分类领域中具有巨大优势,并在矿物勘探、精准农业、灾难防控、环境监测及军事侦探等领域中发挥出愈来愈大的作用。高光谱图像分类首先通过特征提取算法从高光谱图像的光谱信息与空间信息中提取能用来进行分类的有效信息,再运用分类器将图像中所有像素都划分为不同的地物类别。由于高光谱图像的数据特性,数据维度高导致的维数灾难、波段间的高相关性导致的信息冗余、同谱异物、异物同谱等问
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