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《高光谱遥感》第四章高光谱数据处理第四章《高光谱数据处理》主要内容高光谱数据的特征选择与提取高光谱特征参量化高光谱遥感影像分类与光谱匹配混合光谱1精选课件第1节高光谱数据降维与可分性准则 武汉大学遥感信息工程学院 龚龑《高光谱遥感》第四章高光谱数据处理2精选课件一、高光谱数据的降维问题二、类别可分性准则三、基于几何距离的可分性准则四、基于类的概率密度的可分性准则第四章第1节高光谱数据降维与可分性准则3精选课件高光谱分辨率的影响在给定的波长区间内,高的光谱分辨率导致影像波段数众多、连续。一方面,高光谱遥感的核心优势是反映光谱特征的细微差异;另一方面众多的波段数目给数据处理带来新的问题。一、、“维数”是指光谱空间的维数5精选课件高光谱影像属于高维空间数据,已有的研究结果表明,这种数据有许多不同于低维数据的分布特性,这些特性决定了人们在对高光谱影像分析时应采用不同策略和方法。一、,但并非每个波段在任何时候都是有用信息。波段之间的相关性导致信息冗余很大,尤其是相邻波段之间的相关性很强。一、:对于有N个波段的高光谱数据来讲,当前应用需求是区分w1类和w2类。如果利用任意一个波段都能达到这个目的,那么,仅取一个波段就包含了足够信息,其余N-1维特征就是多余的。7精选课件根据超维立方体的体积公式,随着空间维数的增加,超立方体的体积急剧增加,并且向角部分布。一、、:密度分析GRID算法一、,高维空间中数据的分布呈现出稀疏、严重不规则等特点,使得常规的分析算法效果不佳。10精选课件
高光谱数据降维与可分性准则 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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