基于BP和CNN的高光谱图像分类研究：印度数据集实例分析

高光谱图像分类一直是遥感领域的研究热点之一，而印度数据集则提供了一个具有挑战性的实例。本研究聚焦于基于像素点分类的高光谱图像分类，采用了两种主流的神经网络模型，即BP网络和CNN网络。首先，我们对印度数据集的训练和测试数据进行了详细的处理。数据预处理阶段涵盖了数据的读取、必要的处理步骤、切片操作以及数据转换等。这些步骤为后续的网络训练和测试提供了高质量的输入。在网络方面，我们实现了BP和CNN两个模型，并提供了相应的训练和测试代码。我们选择这两种模型是基于它们在高光谱图像分类中的广泛应用和良好表现。最后，研究提供了可视化代码，以直观展示模型的性能。通过本文的研究，旨在为高光谱图像分类领域提供有益的实证分析和经验总结。