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高光谱遥感影像(hyperspectral imagery, HSI)通常包含几十至数百个连续波段,具有图谱合一、光谱连续的特点,能够实现地物的精细分类,被广泛应用农业、林业、城市以及海洋等领域。HSI特征提取是高光谱应用的前提,也是遥感领域的研究热点和前沿课题之一。近年来,奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)被应用于HSI领域,在光谱特征和空间特征提取方面取得了较好效果,逐渐成为特征提取的一种有效方法。本文首先分析了HSI特征提取的研究进展和存在的问题;其次对SSA方法进行了系统的梳理,分别介绍了光谱域1D-SSA、空间域2D-SSA和光谱-空间组合域SSA 3类方法的作用、效果及优缺点,并在两个公开的HSI数据集和一个高分五号HSI数据上进行了分类效果验证;最后,对SSA特征提取进行了总结,并讨论了未来的研究方向。 相似文献
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