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基于贝叶斯树算法的高光谱遥感数据分类

         

摘要

In this paper, it mainly aims at the large amount of high spectral bands and information redundancy features,first curve of hyperspectral spectral characteristic parameters, then choose appropriate wave absorption peaks as input vector. With VS2008 platform, have used the naive Bayesian Tree(NBTree) algorithm to realize the classification of the uranium deposit hyperspectral data.%文章针对高光谱波段数众多、信息冗余量大的特点,首先对高光谱曲线进行光谱特征参数提取,然后再选择合适的吸收峰波段作为输入向量,在VS2008平台上实现了采用贝叶斯树(NBTree)算法对铀矿床高光谱数据进行分类.

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