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高光谱遥感即高光谱分辩率遥感，该技能操纵成像光谱仪在赓续的几十个至上百个光谱通道中猎取地物的辐射消息，不光可赢得地物的空间图象，还能赢得每个像元的具备地物诊断性光谱特点的赓续光谱弧线，是20世纪遥感范畴的一项巨大技能冲破，也是暂时国际科技比赛和进展的制高点，已成为暂时国际遥感范畴的新兴方位和探索热门。比年来，高光谱遥感的数据猎取本领空前晋升，其数据具备丰硕的空间、辐射和光谱消息，增加了对地物的分类和判别本领，于是在地盘覆被分类、农林观察、灾难监测、生态处境评价、标的探测等方面赢得了普遍运用。但是，高光谱遥感数据具备显著的高维、消息冗余、小模范、图谱一体化等特色，给高光谱遥感影象的有用处分和分类精度的升高带来了艰巨：一方面，高维特点大大增添了处分算法的运算量；另一方面，波段之间的干系性和冗余低落了分类算法的精确度；此外，在模范数量必定的情状下，分类精度会跟着特点维数的增大浮现“先增后降”的题目，即Hughes表象。于是，为了在模范数量、数据维数和分类精度之间获取均衡，对高光谱遥感数据的疾速有用处分成为一个急需处分的题目，而高光谱遥感的降维处分则成为此中的紧急枢纽之一。
▲模范数量、维数和分类精度三者相干（Hughes,）
高光谱遥感独特是高光谱遥感降维已成为暂时国际学术界的探索热门，遭到很多学科的高度
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