Resumen

Con el desarrollo de la tecnología de teledetección, la aplicación de imágenes hiperespectrales está cada vez más extendida. La clasificación precisa de las características del terreno a través de imágenes hiperespectrales es un importante contenido de investigación y ha atraído una amplia atención. Muchos métodos han logrado buenos resultados en la clasificación de imágenes hiperespectrales. Este artículo revisa los métodos de clasificación de imágenes hiperespectrales desde tres aspectos: clasificación supervisada, clasificación semisupervisada y clasificación no supervisada.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:imágenes hiperespectrales, buenos resultados de clasificación, importante contenido de investigación, clasificación, muchos métodos, clasificación precisa, métodos de clasificación, características del terreno, clasificación semisupervisada, clasificación no supervisada
• Keywords:hyperspectral images, good classification results, important research content, classification, many methods, accurate classification, classification methods, ground features, semisupervised classification, unsupervised classification