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高光譜圖像的分類面臨著維數(shù)問題、非線性結(jié)構(gòu)問題等諸多挑戰(zhàn)，面對這些挑戰(zhàn)，我們有什么辦法去解決嗎？今天，小編給大家整理了以下幾個(gè)方法：

1、特征挖掘技術(shù)：能在一定程度上找到有效的特征集，緩解“維度災(zāi)難”現(xiàn)象；

2、核變換技術(shù)：這項(xiàng)技術(shù)可以很好地解決非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題；

3、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和主動(dòng)學(xué)習(xí)：用于高光譜圖像分類，可以解決高光譜圖像處理的不適定問題；

4、光譜-光譜分類：可以綜合利用光譜和空間特征，解決高光譜分類中的空間同質(zhì)性和異質(zhì)性問題；

5、稀疏表達(dá)：高維信號(hào)表示少數(shù)字典原子及其系數(shù)的線性組合，在降低噪音的同時(shí)探索數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效表征，傳遞字典原子的類別信息，根據(jù)最小重構(gòu)誤差實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的信號(hào)分類；

6、多分類器集成：可以解決單一分類器泛化性能差，選擇分類器主觀性強(qiáng)等問題。

以上六個(gè)方面可以解決對應(yīng)的高光譜圖像分類困難，希望這篇文章對大家有所幫助，對高光譜成像相機(jī)的朋友可以隨時(shí)聯(lián)系咨詢我們哦~