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深度剖析卷积神经网络在高光谱图像分类中的应用与创新.docx

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    深度剖析卷积神经网络在高光谱图像分类中的应用与创新

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在遥感技术不断进步的大背景下，高光谱图像（HyperspectralImage，HSI）凭借其独特的数据特性，在众多领域发挥着越来越关键的作用。高光谱图像是通过高光谱成像仪在连续的电磁波范围内，以极窄的光谱间隔对目标进行成像获取的。它通常包含上百个甚至更多的光谱通道，光谱分辨率可达纳米量级，涵盖了从可见光到红外等多个波段。这种高分辨率的光谱信息，使得高光谱图像能够为每个像元提供详细而独特的光谱特征，仿佛为地物赋予了专属的“光谱指纹”，极大地提升了对地物的精细识别和分类能力。

    在农业领域，高光谱图像分类技

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