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相对于传统的多光谱,高光谱遥感数据具有波段众多、各波段相关性较强、计算量大等特点,这对相应的数据处理技术提出了很高的要求。但对高光谱数据进行分类时,存在一些问题,比如针对高光谱遥感数据维数过高产生的"维数灾难"问题,该文采用了主成分分析特征提取和顺序前向搜索特征选择的数据降维方法,说明了两种方法对神经网络分类性能的影响,并分析和总结了各自优势。