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目录1.Washington DC数据2.Urban数据3.Pavia University和 Pavia Center数据4.Houston数据5.Eagle_reize数据6.BerlinUrbGrad2009数据7.HyRANK数据8.Indian Pine数据9.Salinas Valley数据10.DFC2018 Houston数据11.航空高光谱影像 Chikus...

Development of a classification algorithm for efficient handling of multiple classes in sorting systems basesd on hyperspectral imaging基于高光谱成像的分类算法在分拣系统中高效处理多类目的开发原文链接When dealing with practical ap...

注解：在高光谱图像的分析中，随着参与运算波段数目的增加，分类精度“先增后降”的现象场景：高光谱影像，由于维数的大幅度增加，在深度学习中，可以理解成模型提取的特征维数的增加，导致用于参数训练的所需样本数也急剧增加，如果样本数过少，那么估计出来的参数精度就无法保证，参数不够最优，在某些比较重要的地面覆盖信息，由于所占面积较小，不能提供足够数量的训练样本，分类精度也往往不高，虽然光谱波段数目的增加...