面向信息挖掘的高光谱数据库系统包括哪些部分？

 (1)高光谱数据仓库

William Inmon于1996年首先提出了数据仓库的概念，他认为数据仓库是在管理人员决策中面向主题的、集成的、非易失的并且随时间变化的数据集合。高光谱数据仓库负责对海量高光谱图像数据和专题数据进行存储和管理，供分析处理用。根据不同的分析要求，数据可以按照不同的综合程度(粒度)存储。高光谱数据仓库的建设需要大量成本的投入，所涉及的范围很广。因此，一般先建立面向某专题的数据集市，也可以理解为小型的数据仓库。高光谱数据仓库里面的数据是从不同的分散的数据库数据中抽取出来集成在一起的，而且在分析处理过程中，数据是不可以被更新的。

(2)高光谱模型库

高光谱模型库负责存储决策模型，是构建和管理模型的计算机软件系统，也是高光谱信息系统中最复杂与最难实现的部分。模型库中主要存储的是能让各种决策问题共享或专门用于某特定决策问题的基本模块或单元模型，以及模型之间的关系。对应于那些结构性比较好的决策问题，其处理算法是已经明确规定,表现在模型上，其参数值是已知的。对于非结构化的决策问题，有些参数值并不知道,需要使用数理统计等方法估计这些参数的值。由于不确定因素的影响，参数值估计的非真实性，以及变量之间的制约关系,用这些模型计算得出的

输出一般只能辅助决策或对决策的制定提出建议。对于战略性决策，由于决策模型涉及的范围很广,其参数有高度的不确定性，所以模型的输出一般用于估计决策实施后可能产生的后果。

(3)高光谱方法库

高光谱方法库是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统,是存储、管理、调用及维护决策各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。包括基本数学方法、统计方法、预测方法、计划方法和优化方法等。