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摘要
高光谱影像分析是当前激光图像处理领域中的研究重点,高光谱影像具有海量性,影响后续高光谱影像处理的效率,为了提高海量高光谱影像分类结果,以获得最优特征为目标,提出了大数据分析技术的海量高光谱影像特征选择方法。首先采集海量高光谱影像,搭建大数据分析平台,将海量高光谱影像划分为多个小规模的高光谱影像集,并采用分布式计算技术提取高光谱影像特征,然后引入核主成分分析算法选择高光谱影像特征,最后根据选择的特征集合进行高光谱影像分类,并进行相关的仿真测试。结果表明,本方法可以在短时间选择最优的高光谱影像特征,可以保持高光谱影像分类正确率超过90%,而且高光谱影像特征选择效率高,可以满足现代高光谱影像发展的要求。
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