【计算机科学】【2017.11】【含源码】用于超光谱图像像素分类的深度学习研究

本文为荷兰代尔夫特理工大学（作者：I.A.F. Snuverink）的硕士论文，共128页。 在超光谱（HS）成像中，每一个像素都要捕获波长光谱，这些光谱代表材料性质，即光谱特征。因此，HS图像的分类是基于材料属性的。本文介绍了一种在不同环境条件下的固定场景中进行HS图像像素分类的框架。TNO已经记录了一年中的HS图像，在日出和日落之间每小时记录一次。因此，该数据集受光照、天气和季节条件的影响，使

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