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随着成像光谱仪的快速发展,其产生的数据光谱分辨率变得更高,传统的数据处理方法不能够满足需求。集成学习作为机器学习领域热门研究内容,被引入到高光谱数据处理中,使用多个学习器(学习算法)来处理同一个问题,起到了显著作用。本文就是将集成学习引入到高光谱图像分类中来,重点研究了支持向量数据描述集成的分类方法和支持向量机集成的分类方法。本文主要研究内容如下:1、提出一种支持向量数据描述集成的分类方法。结合高光谱图像的数据特点,使用主成分分析方法对数据做降维处理,然后选取训练样本训练分类器支持向量数据描述,最后