高光谱分解 卷积神经网络的高光谱图像分解（无分叉，半成品） 说明 先决条件 Python 3.8 TensorFlow 2.3.0 建议使用conda创建虚拟环境并使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 用法 在设置参数后，在终端中输入以下命令： python run.py 更多细节： 使用python run.py -h获取更多参数设置详细信息。 数据集 我们提供了两个处理后的数据集：数据集中的Jasper Ridge（jasper），Urban（urban）/ data.npy：高光谱数据文件。 data_gt.npy：基本事实文件。 data_m.npy：端成员文件。 更新：2021年2月10日

spec-img-finesse 在他们的工作Makantasis等。 （2015年）表明，使用CNN，高光谱图像可以成功分类。 CNN可以对像素的光谱和空间特征进行编码。 特征的从低到高层次结构极大地提高了分类性能。 在我们的CNN实施中，我们使用层修剪和层压缩方法扩展和优化了它们的方法。 每个植物在电磁频谱上都有其独特的频谱“特征”，可以使用高光谱传感器捕获该特征。 将图像中的高光谱带作为特征，将每个像素作为样本，利用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）对植物进行分类。 CNN优化有助于防止过拟合，加速推理并减少其在内存，电池和计算能力方面的资源。 Keras 2.1.5与Tensorflow 1.7.0结合使用。 使用了印度松树数据集。 使用支持多项式的SVM可以达到83.9％的测试精度，而使用CNN可以达到99.2％的测试精度。 可以在项目报告“使用高光谱图像进行植

数据融合_HSI_LiDAR 基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合 作者 平台 Ubuntu 14.04 CUDA 8.0 GTX 850M 张量流1.4 python2 / python3 使用卷积神经网络的体系结构 输入-[转换-关联-最大池] x 2-[仿射-关联] x 2-仿射-softmax 档案文件 ./HSI/Load_data.py加载HSI源数据并制作Train / Test文件作为补丁 ./HSI/CNN.py定义CNN参数./HSI/CNN_feed.py训练HSI CNN权重./HSI/run_cnn.py使用预先训练的CNN参数进行HSI分类./HSI/Spatial_dataset.py为处理HSI数据。 ./HSI/Get_feature.py保存最后汇聚层平功能./DSM几乎一样./HSI 结果 接触

hsi matlab代码通过3D全卷积神经网络的高光谱图像空间超分辨率 通过，袁鑫，，， 介绍 3D-FRCNN是具有单个网络的高光谱图像超分辨率（SR）的统一框架。 您可以使用该代码为hsi超分辨率（SR）训练/评估网络。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 拟议框架 一些SR结果 引用我们的工作 @Article{rs9111139, AUTHOR = {Mei, Shaohui and Yuan, Xin and Ji, Jingyu and Zhang, Yifan and Wan, Shuai and Du, Qian}, TITLE = {Hyperspectral Image Spatial Super-Resolution via 3D Full Convolutional Neural Network}, JOURNAL = {Remote Sensing}, VOLUME = {9}, YEAR = {2017}, NUMBER = {11}, ARTICLE NUMBER = {1139}, URL = {http://www.mdpi.com/2072-4292/

高光谱图像分类 Arch.py​​-包含卷积神经网络的实现 其他文件-用于预处理。

图像分类。程序起码还是完整的 要看懂才是最主要的哈哈哈

高光谱图像分类：在Matlab中使用朴素贝叶斯，最小Eucleidian距离和KNN进行高光谱图像分类

小波matlab代码3D Gabor小波对高光谱图像的分类 这是2013年西安电子科技大学李俊浩的研究生课程。所有代码均在MATLAB平台上进行过测试。