【摘 要】
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高光谱遥感图像包含了大量的光谱特征信息,为地物的识别问题带来了新的机遇。但高光谱图像特征提取问题,存在数据信息冗余、空间分辨率不足、标记样本缺乏等难点,若直接对其分类极易产生“维数灾难”问题,给高光谱遥感影像分类的应用和发展带来了限制。针对上述问题,论文围绕全局线性特征提取、流形学习特征提取以及地物识别等核心问题展开研究,聚焦于高光谱高维数据特征提取,基于极限学习机的高光谱地物识别等难点。主要研究
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高光谱遥感图像包含了大量的光谱特征信息,为地物的识别问题带来了新的机遇。但高光谱图像特征提取问题,存在数据信息冗余、空间分辨率不足、标记样本缺乏等难点,若直接对其分类极易产生“维数灾难”问题,给高光谱遥感影像分类的应用和发展带来了限制。针对上述问题,论文围绕全局线性特征提取、流形学习特征提取以及地物识别等核心问题展开研究,聚焦于高光谱高维数据特征提取,基于极限学习机的高光谱地物识别等难点。主要研究内容如下:(1)采用全局线性特征提取方法对高光谱图像进行维数约简处理,解决数据信息冗余导致的地物识别精度
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