1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....基于人眼视觉感知模型，利用人眼区分亮度特征与光谱反射特征的能力，将高光谱影像分解为亮度成份与光谱反射成份，并将通过本质图像分解获取的影像纯净光谱反射成份用于地物识别分类。实验中，我们将本质图像分解特征应用于高光谱遥感应用实例并与多种现有的高光谱影像特征提取方法进行了比较。结果显示基于本质图像分解的特征提取方法能够有效消除多种不利因素如场景光照阴影以及成像噪声等对影像光谱反射值的影响，提供了更高的分类精度。尤其是在处理小样本数据分类问题时，基于本质图像分解的特征提取方法依旧能够提供较高的地物分类精度。对于高光谱影像识别分类，本文针对传统空谱空间光谱分类方法计算复杂度高的不足，提出了种基于边缘保持滤波的快速高光谱影像空谱分类技术。其基本步骤如下首先，使用支持向量机逐像素解译高光谱影像。然后，用边缘保持滤波优化光谱分类结果。边缘保持滤波是种非线性滤波器。相比于高斯滤波......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....本论文通过对高光谱影像自身特性的深入分析，在总结高光谱图像处理研究现状的基础上，研究了多种高性能的特征提取与分类识别技术，并用多个高光谱遥感应用实例验证了本文提出的多种方法。对于高光谱影像特征提取，本文提出了种基于图像融合与递归滤波的方法。该方法通过图像融合与递归滤波有效去除高光谱影像中的噪声，强化地物的形状与轮廓等显著空间结构，从而有效降低类内差异，同时增大类间差异。实验比较了该方法与其他广泛使用的高光谱影像特征提取方法，结果显示基于图像融合与递归滤波方法获取的影像特征可有效描述地物目标的空间上下文信息，提升高光谱影像分类精度。光谱反射值是高光谱影像的关键特征，然而受到传感器成像机理拍摄环境以及气候条件等因素的影响，遥感高光谱影像中的光谱反射值往往并不纯净甚至可能包含严重的失真与畸变。针对这问题......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....近年来，稀疏表示作为种新型的信号表示方法成为高光谱影像分类领域的研究热点。年，等人提出了基于联合稀疏表示的高光谱影像分类算法。该方法使用训练样本学习稀疏表示字典，通过对高光谱像元及其周边像素同时进行稀疏表示，并用比较表示残差大小的方法进行识别。实验表明联合稀疏表示能够有效利用影像的空间与光谱信息，极大提升分类精度。在该研究基础上，等人又进步提出了基于核稀疏表示的高光谱影像分类算法。考虑到固定尺寸的窗口式的联合稀疏表示方法，无法把握高光谱影像的多尺度结构，等人提出了基于多尺度自适应稀疏表示的空谱分类算法，进步提升了联合稀疏表示的地物覆盖识别精度。此外，通过结合非局部算法与联合稀疏表示，等人提出了基于非局部加权联合稀疏表示的高光谱影像分类算法。大量研究结果表明基于稀疏表示的空谱分类方法能够有效联合高光谱影像的空间与光谱信息提升识别精度。最后，图显示了遥感领域国际著名期刊......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....采用的检索数据库是美国电气电子工程师学会创办的学术文献数据库。检索词为或。图显示了国内近年发表的与高光谱遥感相关的文献检索结果，采用的数据库是“万方数据，中国数字化期刊群”，检索词为“高光谱”与“遥感”，从统计结果来看，近十年内，国外关于高光谱遥感影像空谱特征提取与分类的论文数量逐年增加，尤其是年，统计至十月份的结果显示与上关于空谱特征提取与分类的文章数量相比年有极大提升。此外，国内发表的关于高光谱遥感的文章数量也在逐年稳步增多。但是由于年国内发表的关于高光谱遥感的论文仅统计至月份，因此论文总数较年要少。总体上，图说明关于高光谱遥感的研究正处于活跃期，尤其是关于空谱特征提取与识别分类技术的研宄已经成为各国研究学者关注的焦点。论文研究内容与章节安排本论文的研宄内容如图所示。从高光谱遥感影像出发，方面我们从特征的角度来分析高光谱影像对于光谱特征，我们尝试使用图像融合来降低高光谱影像的数据维数......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....除上述空谱特征提取方法外，近年来，研究人员还提出了基于张量的方法基于图像块空谱距离的特征提取方法联合空谱信息的局部判别嵌入方法等等。联合空谱信息的高光谱影像识别分类高光谱影像空谱分类技术，指通过图像分割与概率优化等手段联合高光谱影像空间与光谱信息对影像逐像素分类结果进行后处理或是利用多个像元所表现出的整体性质，以多个像元构成的整体为识别对象的分类技术船。空谱分类的最初尝试始于等人于年提出的均质目标提取与分类方法，方法。该方法将高光谱影像划分为均质区域与非均质区域，并在识别分类时，对均质区域内的像素采用窗口级分类方式，而对非均质区域内的像素采用像素级分类方式。该方法的优势是针对均质区域像素的基于窗口化的分类模式可以有效降低光谱混淆以及影像噪声对分类精度的影响。但是由于简单的窗口级分类方式无法把握图像更深层次的空间上下文关系，因此该方法在分类精度上的提升仍然十分有限......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....于是提出了相应的改进方法如基于优化的形态学特征选取与特征融合框架，。等人更是将形态学特征与新型的数据表示方法，稀疏表示，相结合，在多个高光谱遥感应用实例上取得了很高的识别精度田。此外，小波变换与经验模态分解等多尺度信号分解技术也被研究人员应用于高光谱影像空谱特征提取。等人利用小波分解将高光谱影像分解为高频与低频部分，并通过线性判别分析对提取出来的小波纹理特征进行数据降维。研究人员在精确农业实例上验证了该特征提取算法的性能㈣。等人将小波分解扩展到三维空间，提出了基于三维小波分解的高光谱影像空谱特征提取算法，实验结果显示该方法在分类精度上有了进步的提升。等人通过经验模态分解，方法提取高光谱影像的本质模态成份，利用主要模态成份求和以及广义核支持向量机分类的方法联合影像的空间信息与光谱信息。在几个真实高光谱影像实例上的结果显示，该方法的性能优于基于形态学特征的方法。等人将经验模态分解与光谱梯度增强技术相结合......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....该方法的优势在于降维后的高光谱数据中的波段依然对应场景在个光谱区间内的反射特性。对于高光谱影像而言，形状轮廓等显著空间结构特征是人眼判别地物覆盖边万方数据高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究。光谱特征去除相邻波段的冗余信息。保留影像物理属性波段融合降维特征第二毒快速增强影像空间结构去除噪声与光谱混淆边缘保持空间特征第二章模拟人眼感知地物本质光谱反射特性的能力本质光谱反射特征第章利用空间信息，快速改善分类精度边缘保持滤波分类第四章监弩优化构建高光谱影像图表示解决小样本分类难题土扩展随机行走分类第五章国外场景多模态数据国外场景高光谱数据国内场景毒煮谱数龌图本文主要研究内容框图万方数据高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究摘要高光谱遥感影像提供了丰富的光谱信息，在遥感对地观测系统中占据越来越重要的位置，并被广泛应用于现代军事精确农业以及环境监控等诸多领域......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....该方法首先利用概率支持向量机获取每个高光谱像元属于类别的类概率。然后通过将高光谱影像表示为马尔可夫随机场模型，对类概率进行优化，通过概率最大化的方法得到最终的分类结果。在该研究基础上，等人提出了自适应的分类方法。该方法将影像划为边缘区域与与非边缘区域，根据像元所处的区域，自适应调整马尔可夫随机场能量函数空间项与光谱项的权重。此外，等人通过多变量逻辑回归学习后验概率分布，然后将学到的后验概率与马尔可夫随机场统计模型结合，进步提升识别精度。至今，关于马尔可夫随机场在高光谱影像空谱分类上的应用研究仍然很多如基于支持向量机与隐马尔可夫随机场的高光谱影像分类算法基于高斯混合模型与马尔可夫随机场的空谱分类算法等等。马尔可夫随机场的优势在于它适用于包含多种不同地物的多概率分布场景，能够很好的建模像素之间更深层次的空间相关性。实验结果表明......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....将高光谱影像分割成多个不重叠的图像区域。分割区域内的像素被定义为属于同个空间邻域。接下来，依据多数表决机制，联合逐像素高光谱影像分类的结果与图像分割结果进行识别即将分割区域内的每个像元，标记为该区域内出现频率最多的类别。大量的研究结果表明相比于传统的面向对象的空谱分类方法如，基于分割的空谱分类方法能够更有效提升高光谱影像分类的识别精度。基于影像分割的方法要求分割算法不仅能够提取出万方数据高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究图像中面积较大的均质区域，同时也要保证些面积很小但是属于同地物类别的空间相邻的像素作为较小的区域被分割出来。因此，基于分割的空谱分类研究主要集中在如何更加精确的分割高光谱影像，常用高光谱影像分割算法有水域分割划分聚类与分层分割，等。除影像分割外，马尔可夫随机场，由于能够建模像素之间更深层次的空间相关性，被广泛应用高光谱影像空谱分类......”。