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基于三维卷积神经网络的高光谱遥感图像分类技术：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
高光谱遥感技术作为20世纪末兴起的一项重要的对地观测技术，是当前国际遥感领域的前沿研究方向之一。它能够在数十甚至数百个狭窄的连续光谱波段上对目标进行成像，获取地物丰富的光谱信息，实现了对地物的精细分类和识别，具有图谱合一的显著特点。凭借着极高的光谱分辨率，高光谱遥感图像能够精确捕捉地物在不同波段的细微反射差异，这些差异如同独特的“指纹”，成为区分不同地物类型的关键依据。这种精细的光谱信息使得高光谱遥感在众多领域展现出巨大的应用价值和潜力。
在农业领域，高光谱遥感图像分类技术发挥着关键作用。
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