《表3 帕维亚大学数据集地物类别和划分》

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《基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类》

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本次试验采用了3个高光谱数据集，将3个数据集按训练集75%和测试集25%的比例划分。其中，印第安松林（Indian Pines）数据集是由机载可见光/红外成像光谱仪（airborne visible infrared imaging spectrometer，AVIRIS）在美国印第安纳州西北部的试验田获取（表1），像素大小为145×145、波长为0.4～2.5μm，空间分辨率约为18 m，去除覆盖吸水区域的波段后包含200个波段；帕维亚中心（Pavia Center）数据集是由反射光学系统成像光谱仪（reflective optics system imaging spectrometer，ROSIS）获取的意大利北部帕维亚地区的场景（表2），像素大小为1 096×715，去除不可用波段后包含102个波段，空间分辨率约为1.3 m；帕维亚大学（Pavia University）数据集是由ROSIS获取的意大利帕维亚大学的场景（表3），像素大小为610×340，波长为0.43～0.86μm，空间分辨率约为1.3 m，去除吸水区域和低信噪比的波段后包含103个波段。