高光谱遥感图像在分类识别方面的困难
高光谱遥感图像在分类识别方面的困难如下：
①数据量大，高光谱遥感图像少则几十个波段，多则几百个波段，数据量是单波段遥感图像的几十倍、几百倍，对数据冗余处理不当，反而会影响分类精度。
②对高光谱遥感图像的分类二方面要求有更高精度的光谱定标和反射率转换，另一方面却因为成像机理和数据量巨大而导致对图像数据的预处理困难,包括大气纠正、几何校正、光谱定标、反射率转换等。
③波段多,波段间的相关性高，因此分类需要的训练样本数目大大增多,如果训练样本不足,将导致从训练样本得到的参数不可靠。
④针对常规遥感的处理模型和方法不能满足高光谱图像分类的需要。主要问题之一就是统计学分类模型的参数估计问题，而且使用统计学分类模型对光谱特征选择的要求很高。
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