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高光谱遥感是对地观测的主要手段之一,同时亦是目前遥感领域的研究热点。随着硬件设备日新月异的发展与采集数据的不断丰富完备,高光谱图像分类得到了广泛应用,涌现出了很多通用与专用的分类算法,以及特定的集成系统。但是高光谱图像分类在算法层面与系统层面仍面临着很多挑战,比较突出的有:高光谱图像维数过高和标记样本相对较少之间的矛盾以及由此产生的统计困难与维数灾难;常用的统计机器学习算法在高光谱图像分类应用中面临高空间与时间复杂度,以及资源受限情况下的内存溢出、难以实时计算等瓶颈问题。在实际工程应用中,在不降低精