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- 对采集的高光谱畜产品图像利用envi后，利用程序将其rgb图像进行前处理(The use of envi after the acquisition of hyperspectral animal images, the use of procedures for its rgb image preprocessing)
PCA
- 高光谱遥感与传统的单波段、多光谱数据相比，波段量大量增加、波段宽度极大降低，对地面目标的光谱特性的测度更加细致，然而波段的增多必然导致数据量急剧增加、计算量增大、信息冗余增加以及统计参数的估计偏差增大。因此，对高光谱数据进行降维处理具有重要意义。一方面，降维能够使图像远离噪声，提高图像数据质量；另一方面，能够去除图像中的无价值波段，减少波段数，从而降低计算量，提高运算效率。主成分分析是常用的高光谱数据降维处理方法之一。(Compared with the single band, hypersp
SVM
- SVM分类用于高光谱遥感图像分类、预测....................(SVM classification for classification and prediction of hyperspectral remote sensing images)
cem-mnf
- 基于最小噪声分离变换的CEM算法，首先经过高通滤波处理后，进行MNF变换，对变换完成后的图像进行CEM处理，主要用于高光谱的目标探测
CNN_Hyperspectral_Classification-master
- 使用神经网络进行训练，对高光谱普图像进行分类(Using neural network to train and classify hyperspectral images)