基于目标分解的神经网络分类方法应用

与高光谱遥感图像分类有哪些优点？

基于目标分解的神经网络分类方法应用于高光谱遥感图像分类具有三个方面的优点。

①可以较好地解决“同物异谱”在高光谱遥感图像分类时造成的困难，明显地改善分类效果，提高分类精度。

②可以使具有多峰分布特性的地物分割成简单的单峰分布的“亚类”地物，使模式类划分变得简单，同时也提高了神经网络的学习速度和图像的分类精度。

③实现方法简单易行。只需在分类算法的输入端加上分割目标的步骤,在输出端加上“亚类”归并步骤即可。