【摘 要】
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该论文基于信息融合技术,对超谱图像分析与分类处理中的一些关键问题进行了系统深入的研究.首先,为了从超谱图像数据中提取有效分类特征,论文提出了自适应子空间分解（ASD）划分
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该论文基于信息融合技术,对超谱图像分析与分类处理中的一些关键问题进行了系统深入的研究.首先,为了从超谱图像数据中提取有效分类特征,论文提出了自适应子空间分解（ASD）划分数据中提取有效的方法.然后,在自适应子空间分解的基础上,论文人特征融合和决策融合两个方面对超谱图像的融合分类方法进行了深入研究.在决策融合分类的研究中,论文提出了基于信度加权和超谱图像决策融合分类方法.最后,为了验证文中方法有的效性并与其他方法进行比较,论文对超谱图像融合分类系统的性能进行了综合分析,其中重点对子空间分解及融合性能的评价进行了研究.综上所述,该文提出的基于信息融合的超谱图像分类方法既能较好地解决高数据维与有限样本数之间的矛盾,又可以较少的运算量获得较高的分类精度.
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