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利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别美国加州的６种主要针叶树种，树冠阴面和阳面的高光谱数据分别在１９９６年夏，秋测得。首先对原始光谱数据作简单处理，然后进行６种数据变换，对数变换、一介微分变换，对数变换后一阶微分变换，归一化变换，归一化变换后一阶微分变换及归一化后对数变换。采用相邻窄波逐渐步加宽的方法，测试不同波段宽度对树种识别精度的影响。所有的变换方法及波段宽度试验最后均由神经元网络算法