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Subset selection for the analysis of hyperspectral imagery software package.

机译：用于分析高光谱图像软件包的子集选择。

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This project is a software package implementing a heuristic algorithm that applies Subset Selection Analysis as a mechanism for data dimension reduction in hyperspectral imagery. The heuristic algorithm is known as Band Subset Selection for Hyperspectral. Imagery, and has been developed in the Laboratory for Applied Remote Sensing and Image Processing LARSIP of the University of Puerto Rico at Mayaguez.; The Band Subset Selection for Hyperspectral Imagery heuristic algorithm takes advantage of the Singular Value Decomposition mechanism (SVD) to estimate the effective dimensionality p of the hyperspectral image, and the QR Factorization with Column Pivoting mechanism (QR-PIV) to obtain the most linearly independent p bands from the original image, which can explain a high percentage of the hyperspectral image data variability.
机译：该项目是一个实现启发式算法的软件包，该算法将“子集选择分析”应用为一种减少高光谱图像数据尺寸的机制。启发式算法称为“高光谱波段子集选择”。影像，并已在位于马亚圭斯的波多黎各大学应用遥感和影像处理实验室LARSIP中开发。高光谱图像启发式算法的波段子集选择利用奇异值分解机制（SVD）估计高光谱图像的有效维数p，并利用列旋转机制进行QR因式分解（QR-PIV）获得线性最独立的特征来自原始图像的p波段，可以解释高百分比的高光谱图像数据变异性。

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