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1. 实验数据选择和预处理
通过“基于演化数据挖掘的铀矿床高光谱遥感信息处理软件”从铀黑和沥青铀矿的预处理光谱中提取光谱特征参数，然后将光谱特征参数作为输入，从而达到对光谱维降维的目的。但不同矿物的吸收峰数目和吸收峰位置往往不同，因此以光谱特征参数为输入，变量个数和范围都不易确定。采取的方法是，将350～2 500nm的区间提取特征波段，然后根据待分类矿物的特征波段，选取一些典型区间作为输入变量。选择典型区间的方法是，在这些区间上，某种或几种矿物具有明显的吸收峰。分类任务是根据光谱数据识别出矿物类别，而矿物类别与吸收峰波段位置有关，因此其他特征参 ...... （共3165字） [阅读本文]>>
智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用前面讨论的所有方法都是全局性的，在某种意义上，像素是被基于整幅图像灰度满意度的变换函数所修改的。这些全局方法适用于整个图像的增强，但有时对图像小区域细节的局部增强显得额外重要。在这些区域中，全局变换得
智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用二阶微分滤波器的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，而这种错误不是由操作造成的，就是受到特殊图像获取方法的固有影响。可以应用数学微分中的某些性质来实现图像的锐化或模糊效果。数学函数的微分
智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用图像融合来源于信息融合领域，它是信息融合领域的一个非常重要的组成部分，它可以把几个或者多个传感器上所获得的关于某个场景的信息(或图像)通过一定的方法进行综合，得到了一个关于这个场景新的解释，它能够解决
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智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用矿物识别，即如何根据获取的遥感信息对地物目标的物理属性进行识别，是高光谱遥感技术研究的重要内容，也是高光谱最能发挥作用的领域。由于多光谱数据所能提供的信息量不能满足我们的需求，因而出现了能提供大量丰富
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智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用高光谱物谱建模就是对蚀变矿物含量与光谱吸收特征参数进行相关分析，建立蚀变矿物含量与光谱吸收特征深度、面积等参数之间的物谱关联模型，从而可以根据光谱数据预测矿物成分的含量。目前，常用的物谱关联建模技术主
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