《表4 各方法分类精度评价指标对比》

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《基于本征图像分解的高光谱图像空谱联合分类》

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注:分类器训练样本集规模为10%。

采用表4中方法对选出波段子集进行分类。由于3D-CNNs算法的计算成本过大，本文研究过程中所采用的实验平台无法完成此方法对Pavia University数据集的实验。随机选择每类地物10%的样本作为训练集，其余90%的样本作为测试集进行分类。表4中数据为各方法在每类地物上的分类精度评价结果。