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高光谱遥感数据中包含了地物大量的光谱维与空间维信息,可提供更加精细化的地物类别区分依据。然而,星载/机载采集到的全波段高光谱遥感数据占用存储空间较大,难以进行快速处理,同时会产生“Hughes现象”导致分类精度下降;另一方面,受载荷传输和计算机处理速率的限制,难以实时处理较多谱段的分类,因此,波段选择研究和基于较少的特征谱段数据进行高精度的高光谱目标分类识别具有重要意义,同时现有的分类研究方法中大多数只考虑图像谱段信息,忽略了地物分布在空间上存在较强关联性这一特点对分类预测结果的重要影响。针对以上问