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高光谱图像处理与机器学习：综述及 HySUPP Python 匠
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了最近发表在文献中的基于机器学习的高光谱图像分析方法，按任务和算法类型进行组织，并提出了两向映射。涵盖了土地覆盖分类、目标检测、反混合和物理参数估计等任务，以及多种算法如高斯模型、线性回归、逻辑回归、支持向量机、混合高斯模型、稀疏线性模型、高斯混合模型、集成学习、有向图模型、无向图模型、聚类、高斯过程、狄利克雷过程和深度学习。同时讨论了该领域的挑战和未来方向。
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关键要点
- 本文综述了基于机器学习的高光谱图像分析方法。
- 方法按图像分析任务和机器学习算法类型进行组织。
- 涵盖的图像分析任务包括土地覆盖分类、目标检测、反混合和物理参数估计。
- 涉及的机器学习算法包括高斯模型、线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
- 文章提出了一种两向映射的概念。
- 讨论了高光谱图像分析领域的挑战和未来方向。
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