高光谱数据预处理算法

高光谱数据预处理算法主要包括去噪、波长选择、光谱校正、特征提取和降维等步骤。其中，去噪是为了消除由于仪器或环境等原因引入的噪声信号；波长选择是为了剔除无效波长，保留有效波长；光谱校正是为了消除光谱数据采集过程中可能出现的非线性、漂移等问题；特征提取是为了从高维光谱数据中提取出有区分度的特征；降维是为了将高维光谱数据转化为低维特征，从而提高分类或回归模型的精度。

常见的高光谱数据预处理算法包括小波去噪、主成分分析、偏最小二乘回归、样条和多项式拟合等。