1) hyperspectral classification
高光谱分类
1.
Applied research of Gaussian maximum likelihood classification in hyperspectral classification;
高斯最大似然分类在高光谱分类中的应用研究
2) hyperspectral remote sensing classification
高光谱遥感分类
1.
Support Vector Machines(SVM) is a potential hyperspectral remote sensing classification method because it is advantageous to deal with problems with high dimensions,small samples and uncertainty.
支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法。
3) hyperspectral imagery classification
高光谱图像分类
1.
The research of hyperspectral imagery classification is one.
高光谱图像分类的研究是高光谱遥感应用的主要内容之一。
5) vegetation classification using hyperspectral remote sensing
植被高光谱遥感分类
1.
Then,taking an OMISⅠimage as an example, performs many tests to present and analyze the laws of this model applied in vegetation classification using hyperspectral remote sensing.
遥感图像中普遍存在着混合像元 ,这部分像元的分解一直是遥感应用研究的热点和难点 ,该文简要介绍混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性混合光谱模型及其解算方法 ,然后以OMISⅠ高光谱遥感数据为例 ,通过大量实验对该模型在植被高光谱遥感分类中的应用做了详细地探讨和分析。
2.
This paper focuses on the establishment of a nonlinear mixing spectral model and its application to the vegetation classification using hyperspectral remote sensing, and discusses the application of vegetation classification methods of hyperspectral images, the selection of training samples and unmixing of mixed pixels.
本文围绕非线性混合光谱模型的建立及其在植被高光谱遥感分类中的应用研究这个中心，论述植被高光谱遥感分类方法的应用、训练样本的选择以及混合像元的分解。
6) Multi-spectral classification
多光谱分类
补充资料：高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取
高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取
高光谱分辨率遥感图像及图像光谱信息提取 郑兰芬供稿
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条