机器学习在高光谱遥感影像分类中的应用
这篇文章介绍了机器学习在高光谱遥感影像分类中的应用。由于高光谱遥感影像包含了比普通图像更多的光谱信息，所以通过使用机器学习的方法可以更精确的分类和识别不同的地物和地形。其中最小错误贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，其在高光谱遥感影像分类中的应用效果非常好。通过使用该算法，我们可以对遥感影像进行准确可靠的分类，以便对土地利用、环境监测等方面进行研究。
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