暂无评论
如何使用基于神经网络的分类算法MLP对Salinas数据集进行高光谱遥感影像分类。Salinas数据集包含来自13种不同作物和地物的224个像素，通过反向传播算法对网络进行训练，调整网络中的权重和偏置
颜色分类leetcode用于高光谱图像分类的交替更新卷积光谱空间网络。这是用于构建模型的Tenosorflow框架的源代码。您可以获得有关该论文的更多信息。如果您发现AUSSC对您的研究有用，请考虑引
高光谱图像谱间相关性的非线性特征研究，杜楠，张爱武，为了探究高光谱图像的光谱之间的非线性相关特征，本研究首先引入了安斯库姆四重奏问题，分析了Pearson线性相关分析对该问题的不敏�
该文档描述了一种基于支持向量数据描述的高光谱图像的混合相元分解技术，详述了计算步骤，给出了一定结果。
主要有监督分类与非监督分类，基于分类判据的实现策略划分，硬分类和软分类，基于像素的分类和基于对象的分类。单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些分类方法，包括监督分类法(最小距离分类法、最大似然分
高光谱图像分类:在Matlab中使用朴素贝叶斯,最小Eucleidian距离和KNN进行高光谱图像分类
高光谱图像中往往存在严重的条带噪声，与常见噪声具有很大不同，现有的去噪方法对其不能完全适用。利用平滑滤波思想结合传统的矩匹配方法，对传统的矩匹配条带去除方法进行改进，对HJ-1-A卫星高光谱图像进行实
摘要 摘 要 图像分类作为计算机视觉的一个重要分支已经广泛应用于多种生活场景中随着 互联网技术的快速发展网络数据愈发多样化图像内容和规模的复杂化使得图像分类 技术面临着巨大的挑战因此如何高效提取图像特
针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础 上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的 AVIＲIS 数据为例，分析
基于深度学习的高光谱影像分类方法研究
暂无评论