在撰写遥感论文时，分组方法的选择取决于研究的目的和数据的特性。以下是一些常见的分组方法：

按照波长范围分组

将所有波段根据相邻波长波段上地物光谱特征的相似性和相关性进行分组。

划分成若干子空间，每个子空间中的波段具有强相关性和信息冗余。

按照波段相关系数分组

利用不同波段之间的相关矩阵，自适应地将波段分组。

通过设定相关系数的门限值，确保每个子空间内的波段相关性在门限值以内。

根据地物可分性分组

在训练样本的帮助下，根据冬波段图像对特定地类的识别能力进行分组。

根据光谱特征进行模糊聚类

采用模糊聚类方法对所有波段进行聚类。

通过类的合并和分割操作，得到指定数量的分组，然后根据分组算法进行选择或提取。

对于论文中的随机分组方法，以下是一些常用的技术：

简单随机化

目的是确保每个实验对象都有相同的机会被分配到任何一个组中。

可能存在的问题包括组间人数不相等或重要协变量不均衡。

区组随机化

用于解决简单随机化中可能出现的组间人数不相等问题。

将实验对象先分成若干个区组，然后从每个区组中随机抽取样本进行分组。

分层随机化

用于解决重要协变量不均衡的问题。

先将实验对象按照某些重要特征分层，然后从每层中随机抽取样本进行分组。

整群随机化

将实验对象分成若干个群，随机选择若干群作为实验组，其余作为对照组。

群内所有对象都作为实验组的一部分，而群间的对象则完全随机分配。

选择合适的分组方法对于确保实验结果的准确性和可靠性至关重要。在实施分组时，应考虑数据的特性、研究目的以及可能存在的混杂因素。