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本次报告主要从高光谱图像信息提取中的难题出发，试图结合机器学习理论的自学习能力与高光谱图像的特点，建立起适应不同应用需求的高光谱图像信息提取理论框架，解决由于成像条件复杂导致的光谱变化、噪声复杂等现象对目标探测、地物分类、变化检测、光谱解混以及场景分类等重要科学问题带来的影响。
高光谱遥感图像处理中的机器学习方法
【摘 要】
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本次报告主要从高光谱图像信息提取中的难题出发，试图结合机器学习理论的自学习能力与高光谱图像的特点，建立起适应不同应用需求的高光谱图像信息提取理论框架，解决由于成像
【机 构】
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武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室
【出 处】
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第二届全国成像光谱对地观测学术研讨会
【发表日期】
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2013年11期
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