高光谱遥感影像机器学习分类算法比较分析实验报告

本文探究了五种典型的机器学习算法在高光谱遥感影像数据分类中的适用性。通过对Salinas数据集进行多次实验比较，发现支持向量机算法具有最高的分类精度，但随机森林算法也表现出较高的分类准确度。同时，对其他算法的分类结果和各自的优缺点也进行了详细分析。在实验过程中，也遇到了计算性能受限的问题，因此实验结果仅代表当前情况下的最优值。本文的研究对于高光谱影像数据分类算法的选择和应用具有一定的参考价值。