《表2 Pavia University图像在不同算法下的分类评价指标对比》
通过对2个不同类型的高光谱图像分类实验可知,本文提出的算法能够充分利用高光谱图像原始信息,有效提取图像的空谱特征,对于不同的高光谱遥感图像分类具有一定的适用性和有效性,并且算法具有较强的鲁棒性和泛化能力。
图表编号 | XD00146309400 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.07.20 |
作者 | 孔燕萍、覃亚丽 |
绘制单位 | 浙江工业大学信息工程学院、浙江工业大学信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
通过对2个不同类型的高光谱图像分类实验可知,本文提出的算法能够充分利用高光谱图像原始信息,有效提取图像的空谱特征,对于不同的高光谱遥感图像分类具有一定的适用性和有效性,并且算法具有较强的鲁棒性和泛化能力。
图表编号 | XD00146309400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.20 |
作者 | 孔燕萍、覃亚丽 |
绘制单位 | 浙江工业大学信息工程学院、浙江工业大学信息工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |