基于高光谱的图像分类模型

高光谱图像分类是基于高光谱图像数据进行分类的一种方法。高光谱图像数据是指在一个相同的空间位置上采集了多个频带的图像数据。这些频带可以覆盖从可见光到近红外的范围，因此高光谱图像可以提供更多的光谱信息，帮助我们更好地理解物体的特性。

基于高光谱的图像分类模型通常是由两部分组成：特征提取和分类器。特征提取是将高光谱图像中的光谱信息转换为可用于分类的特征向量。分类器是将提取的特征向量映射到相应的类别标签。

目前，常用的高光谱图像分类模型包括传统的支持向量机、人工神经网络和深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。这些模型可以有效地从高光谱图像中提取特征，并实现高精度的分类。