高光谱影像集成学习分类及后处理技术研究

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高光谱遥感影像具有较高的光谱分辨率,为人们更高效地识别地物提供了一种有效手段。但是其庞大的数据量以及较高的数据维使得传统的遥感影像分类技术对其不再适用,需要研究适合于高光谱影像的分类方法。另外随着GIS等技术的不断发展,分类图的应用需求不断扩大,所以有必要进行噪声去除、矢量化和专题地图制作等分类图后处理技术的研究。论文结合高光谱影像和分类图的特点,重点研究了集成学习技术和数学形态学理论,并分别将它们应用到分类和后处理中,取得了一些成果,具体包括以下几个方面:(1)研究了高光谱影像集成学习分类
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