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针对传统光谱匹配算子在"异物同谱"现象下对光谱精细化差异分辨能力较弱的情况,提出基于位置向量统计(PVS)的光谱匹配算子,同时提出通过匹配算子融合来提高目标识别的方法。PVS算子是在光谱吸收特征中吸收深度的一个延伸,算子首先利用位置向量对光谱曲线进行放大,然后利用投票统计的方法进行地物划分。实验结果表明,在检测概率为70%的情况下,PVS算子的虚警率在两个数据集上平均降低了 1.73个百分点和4.77个百分点;同时在算子融合识别中,在检测概率为75.43%的情况下,融合PVS算子的虚警率在两个数据集