研究目的
通过先进的地球观测数据处理特征提取方法，对地球系统行为进行量化、预测和理解，重点关注陆地与植被监测。
研究成果
该文章回顾了地球观测数据特征提取的最新进展，重点强调了非线性方法、基于核的方法以及深度学习在处理遥感数据复杂性方面的重要性。文中指出，需要具备计算高效性、准确性和可解释性的方法。
研究不足
该研究面临高维度、噪声源、非线性、数据非高斯性以及训练样本稀缺等挑战。非线性变换的计算成本和可解释性也被视为局限性。
1：实验设计与方法选择：
本研究回顾并应用了多种特征提取方法（包括线性和非线性多元分析、核方法、深度学习及主曲线）处理遥感数据。
2：样本选择与数据来源：
利用卫星传感器的多光谱/高光谱影像及实地测量数据进行研究分析。
3：实验设备与材料清单：
采用卫星传感器、航空平台及计算工具进行数据处理。
4：实验流程与操作步骤：
包含图像复原与融合等预处理环节，随后实施特征提取与降维技术。
5：数据分析方法：
运用统计技术与软件工具分析所提取特征对分类及回归任务的影响。
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