基于数学形态学的高光谱和LiDAR图像特征提取与融合

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高光谱图像,作为一种被动式传感器数据,具有图谱合一的优势,其蕴含着丰富的光谱信息,可以根据物体的不同反光率对物体实现有效识别。随着高光谱图像的空间分辨率提升,使得空间信息在高光谱图像分类识别中发挥着愈加重要的作用,同时考虑高光谱图像中的光谱-空间信息协同分类成为了一个研究趋势。LiDAR(Light Detection And Ranging)图像是一种主动式传感器数据,其蕴含着丰富的高程和结构等信息,能根据物体的形状和高度有效区分物体。高光谱和LiDAR图像可以获取物体的不同信息,而且这些信息具有
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