《表1 训练集和测试集:基于GANBPSO-SVM的高光谱影像特征选择方法》
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《基于GANBPSO-SVM的高光谱影像特征选择方法》
本文采用AVIRIS传感器获取的美国印第安纳州测试地(Indian Pines)的高光谱影像数据[20]进行了试验,该数据共220个波段,空间分辨率为20m,图像大小为145×145,波长覆盖范围0.4~2.5μm。除去水汽和噪声吸收较为明显的波段,剩下的200个波段用于特征子集的选择和分类研究。该数据包括16个地物类型,每个类别随机选取10%的标记样本作为训练集,剩下的作为测试集(见表1)。图2分别为50、17、27波段合成的伪彩色图和测试影像的参考图及包含的各类地物像素数[21](其中白色部分为背景,在分类的过程中剔除)。
图表编号 | XD0015357200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.06.01 |
作者 | 谢福鼎、姚娆 |
绘制单位 | 辽宁师范大学城市与环境学院、辽宁师范大学城市与环境学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |