【摘 要】
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近年来对高光谱与多光谱进行分类去混的研究方法很多,K-均值聚类算法与光谱相似度计算算法都属于成熟的分类算法。作者在对其研究基础上,将K-均值算法进行改进,并融入光谱相
【机 构】
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中国科学院光谱成像技术重点实验室西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室,中国科学院研究生院,中国科学院光电研究院
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近年来对高光谱与多光谱进行分类去混的研究方法很多,K-均值聚类算法与光谱相似度计算算法都属于成熟的分类算法。作者在对其研究基础上,将K-均值算法进行改进,并融入光谱相似度匹配算法,形成一种新的光谱分类算法,找出两条距离最远的光谱作为参考光谱,用欧氏距离法或夹角余弦法对数据立方体进行分类,并且从数据立方体中删除属于这两条谱线的其余谱线,同时找出与两条参考光谱距离最远或者夹角最大者作为第三条参考光谱,对剩余数据立方体进行新的分类,并在此算法上用多光谱数据立方体进行了试验验证。通过ENVI用K-均值（K-mea
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