고분광 원격 탐지는 더 정확하고 풍부한 원격 탐지 정보를 얻을 수 있어 각국의 항공, 우주 및 소규모 지상 관측의 여러 계층과 단계에 걸쳐 지상 관측 원격 탐사 분야에서 대체할 수 없는 위치를 차지하고 있습니다. 그러나 고분광 데이터 세트는 매우 방대하고 중복 정보가 포함되어 후속 처리에 불편함을 초래합니다. 본 연구에서는 고분광 데이터의 차원 축소와 특징 추출을 위해 라플라스 특징 매핑을 선택하고, 가중치 나이브 베이즈 분류 알고리즘을 제안하였습니다. 보상 가중치 방식을 통해 고전적인 나이브 베이즈 분류기를 개선하였으며, 공개 데이터를 이용해 알고리즘을 검증한 결과 지물 정보 판별 정확도가 92.7%에 달하여 기존 방법에 비해 크게 향상되었습니다.

고분광;특징 추출;목표 인식;나이브 베이즈 분류 알고리즘;라플라스 특징 매핑