【摘 要】
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在对海量高光谱遥感图像数据库进行挖掘的过程中,容易出现数据缺失与噪声干扰的情况,导致传统主元分析方法由于依据数据差异特征进行挖掘,无法实现海量高光谱遥感图像数据库
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在对海量高光谱遥感图像数据库进行挖掘的过程中,容易出现数据缺失与噪声干扰的情况,导致传统主元分析方法由于依据数据差异特征进行挖掘,无法实现海量高光谱遥感图像数据库的高效挖掘,提出一种时空二维联合的海量高光谱遥感图像数据库挖掘方法,分析了海量高光谱遥感图像数据库的挖掘原理,将数据库与背景结合起来,获取最佳分组次数,依据所提方法的基本原理,采用Apriori算法对高光谱遥感图像层与层之间的关系进行处理,按照顺序对由查询方案引起的候选数据存储空间的干扰进行消除,引入空间维度,完成各种监测点的层次划分,采用适应度函数对所提方法的效率进行改进,避免陷入局部最优解,从而实现海量高光谱遥感图像数据库的高效挖掘。实验结果表明,所提方法具有很高的挖掘效率和精度。
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