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对于实验中的高光谱遥感数据，在242个波段中有很多反射率为0，或反射率为负的波段，但是实际情况下反射率是不可能为0或负的，因此这些波段被归为坏波段，必须将其剔除，根据Hyperion数据的特点可知，其可用波段仅有150个，因此剔除不可用波段后剩下150个波段。剔除后的150个波段反映了每个样本的150个属性，但是对于图像分类来讲其冗余量非常大，而且不同谱段并非携带同样重要的信息，使得直接利用原始波段作分类处理很不经济，因此需要通过某种算法去除冗余，选择或提取出有代表性的特征从而降低光谱数据维，因此我们首先通过波段选择界面进行波段选择，从150个波段中选出3个信息量 ...... （共1861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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