【摘 要】
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目前，高光谱遥感图像凭借光谱信息的优势，已经成为遥感图像处理领域的研究热点，因此，深入研究高光谱遥感图像的处理技术具有很强的理论价值及应用前景。然而，高光谱遥感图像处理过
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目前，高光谱遥感图像凭借光谱信息的优势，已经成为遥感图像处理领域的研究热点，因此，深入研究高光谱遥感图像的处理技术具有很强的理论价值及应用前景。然而，高光谱遥感图像处理过程中也引入了新的难题：如何解决高光谱遥感图像数据维数过高的问题，如何利用图像数据潜在的几何结构信息，如何利用含有大量未标记图像数据的信息，如何选择分类模型等等。在越来越苛刻的高光谱遥感图像分类性能要求的前提下，提出了基于主动学习的高光谱遥感图像分类技术。主动学习算法作为构造有效训练集的方法，其目标是通过迭代抽样，寻找有利于提升分类效果的样本，在有限的时间和资源的前提下，提高分类算法的效率。目前，主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题。
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