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基于改进三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法研究：原理、改进与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1高光谱图像分类的重要性
高光谱图像分类技术作为遥感信息处理的核心环节，对于充分挖掘高光谱图像的潜在价值具有不可替代的作用。高光谱成像技术能够获取数百个连续且狭窄波段的光谱信息，形成“图谱合一”的数据立方体，不仅包含了丰富的地物空间分布信息，还详细记录了地物在不同光谱波段的反射或辐射特性，如同为地物赋予了独特的“光谱指纹”，在众多领域展现出了巨大的应用潜力。
在环境监测领域，高光谱图像分类可用于大气污染、水体质量和土地利用变化等环境问题的监测。通过对不同地物的光谱特征进行分析
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