【摘 要】
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相对于一般伪装材料，植被在被利用做为军事目标伪装时，在色调、光谱特征上与周围环境差异更小，伪装性能更好。为了快速揭露植被伪装，基于Relief-F算法进行高光谱波段选择，将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标，利用HH2地物光谱仪采集实验数据，然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集，与其他两种常用算法得到的波段子集进行分类实验。结果表明，使用Relief-F
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相对于一般伪装材料，植被在被利用做为军事目标伪装时，在色调、光谱特征上与周围环境差异更小，伪装性能更好。为了快速揭露植被伪装，基于Relief-F算法进行高光谱波段选择，将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标，利用HH2地物光谱仪采集实验数据，然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集，与其他两种常用算法得到的波段子集进行分类实验。结果表明，使用Relief-F算法筛选特征波段子集分类精度达94.6%，高于其他两种算法。该研究对于揭露植被伪装问题是有帮助的。
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