高光谱遥感图像的特征提取方法有哪些？
特征提取是指通过一定的规则将原始数据变换到另一空间，在变换后的空间中，原始数据的大部分信息集中在低维，因此可以用低维数据代替原始数据进行后续处理。特征提取方法可以将信息有效地转换压缩到低维空间，因此，在高光谱图像降维中的应用十分广泛。特征提取方法以提取高光谱遥感图像的特征为目的，利用低维数据有效地表达高维数据的特征，同时压缩数据量，有利于信息的快速提取。在特征提取过程中，原始的特征需要经过加工、处理和优化，产生有效的特征空间，使之能更好地反映对象本质，适合于分类器的处理。根据不同的研究目的或者前提假设，可以设计不同的特征提取方法，从而获得不同的低维数据。低维数据的维度是原来高维数据的实际维度(或称为固有维度)， 是高维数据的本质属性之一， 获得这种属性的方法可以是线性的，也可以是非线性的。
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