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高光谱成像技术的问世是遥感技术应用的一个重大飞跃,已广泛用于区域识别、地球资源管理、环境监测、军事侦察,目标跟踪和目标识别等方面。而高光谱图像分类技术是很多应用的基础。但仅用传统分类算法对高光谱图像分类,会导致分类精度降低、空间数据冗余和资源的极大浪费。本文针对高光谱图像数据的特性和传统分类的局限性,研究了如何利用高光谱图像丰富的信息对其进行有效的分类。本文的主要工作如下:1.分析了高光谱图像及其差分图像的非高斯性,以及用来刻画这些非高斯性的统计模型,为相关的处理技术建立了合适的