Classification of Airborne Hyperspectral Data Based on the Average Learning Subspace Method

Bagan H.; Yasuoka Y.; Endo T.; Wang X.; Feng Z.

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Classification of Airborne Hyperspectral Data Based on the Average Learning Subspace Method

机译：基于平均学习子空间方法的机载高光谱数据分类

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This letter introduces the averaged learning subspace method (ALSM) that can be applied directly to original hyperspectral data for the purpose of classifying land cover. The ALSM algorithm of classification consists of the following iterative steps: 1) g

机译：这封信介绍了平均学习子空间方法（ALSM），该方法可直接应用于原始高光谱数据以对土地覆盖进行分类。 ALSM的分类算法包括以下迭代步骤：1）g

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来源
《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》 |2008年第3期|p.368-372|共5页
作者
Bagan H.; Yasuoka Y.; Endo T.; Wang X.; Feng Z.;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类测绘遥感技术;
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