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雷达卡
MATLAB实现基于长短期记忆网络（LSTM）进行高光谱数据分类预测的详细项目实例
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高光谱遥感数据分类预测是遥感信息处理领域中长期关注的核心任务之一。与传统多光谱数据相比，高光谱数据在光谱维度上具有更高的分辨率，能够为地物提供连续而精细的反射率曲线，从而显著增强对同类目标细微差异的辨识能力。正因为这种高维度、强相关、细粒度的特征表达方式，高光谱数据在农业估产、生态监测、城市土地利用调查、矿物识别、灾害评估、军事侦察和环境污染监测等场景中展现出极高的应用价值。然而，高光谱数据的“高维”特性也带来了明显的建模困难：一方面，光谱波段数量通常远超样本数量，容易诱发维数灾难；另一方面，相邻波段之间存在强相关性，部分波段还可能包含冗余信息和噪声，导致分类器训练不稳定；再者，高光谱影像在空间维度上具有复杂纹理结构，不同地物类别之间往往边界模糊、混合像元普遍存在，单纯依赖传统机器学习方法往往难以充分捕获其内在规律。
在这样的背景下，深度学习方法逐渐成为高光谱 ...
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