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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-GRU-Attention
卷积门控循环单元（
CNN-GRU
）融合注意力机制进行高光谱数据分类预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
高光谱成像技术作为遥感领域的前沿技术，因其能够获取物体在不同波段上的丰富光谱信息，而在农业监测、环境保护、矿产勘探、军事侦察等诸多领域展现出巨大应用潜力。相比于传统的多光谱数据，高光谱数据具有更高的光谱分辨率，使得对地物的识别更加精准，但同时也带来了数据维度高、信息冗余严重以及噪声影响大的挑战。高光谱数据通常包含数百个波段，每个像素不仅包含空间信息，还有丰富的光谱信息，这种高维度特性使得传统机器学习方法难以有效提取其深层次特征。
针对高维数据的特性，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在高光谱数据分析中获得了突破。CNN以其优异的空间特征提取能力，能够捕捉高光谱图像的空间结构特征；而RNN则擅长处理时序数据，特别是门控循环单元（GRU）能够克服传统RNN梯度消失的问题，有效捕捉光谱上的连续特征。 ...
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