《表1 Indian Pines数据样本数量》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《联合局部二值模式的CNN高光谱图像分类》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了验证本文方法的合理性及有效性，采用3组高光谱图像数据进行验证实验。实验是在PC机上实施，配置为Intel Core [email protected] GHz、Nvidia GeForce GTX 965M和16 GB内存。Indian Pines数据是由美国AVIRIS成像光谱仪获取的印第安纳州西北部某林区的图像，图像大小145像素×145像素，去除水汽吸收波段后共200个波段，图像中共有16类地物，在实验中剔除真实样本数量较少的类别，仅保留9类地物（Li等，2017），实验中训练样本和测试样本的数量如表1所示。Pavia University数据是由德国ROSIS成像光谱仪获取的意大利帕维亚大学图像，图像大小610像素×340像素，去除水汽吸收波段后共103波段，空间分辨率1.3 m，图像共有9类地物，其训练样本和测试样本数量如表2所示。Salinas数据是由AVIRIS成像光谱仪获取的加利福尼亚州Salinas山谷地区附近的高光谱图像，图像大小512像素×217像素，去除水汽吸收波段后共有204个波段，空间分辨率3.7 m。图像中共包含16类地物，其训练样本和测试样本数量如表3所示。