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于 2020-04-20 发布

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代码说明：

说明：在IDL中读取栅格影像，使用shp文件裁剪栅格影像并将其转存为通用格式(Crop raster images and export them to a common format)

文件列表：

Clip\Out_to_tiff.pro, 631 , 2014-10-17
Clip\Subset_by_shp.pro, 2931 , 2014-10-17
Clip, 0 , 2014-10-17

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CNN_Pavia-master
说明：使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图文件夹Patch--存放数据处理的切片结果文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果 data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片 net.py--神经网络模型 train.py--训练神经网络 utils.py--需要用到的函数 show.py--使用训练好的神经网络模型对原始数据进行分类(Using convolution neural network to classify hyperspectral remote sensing data, the data source is Pavia University hyperspectral data. Folder log -- Log folder, store TensorBorad logs, network parameter files, obfuscation matrix diagrams Folder Patch -- Stores slice results of data processing Folder PaviaU -- Place for Hyperspectral Data Download and Storage Folder predicted -- CNN classification results of original images Data.py -- Data processing of original hyperspectral images to generate slices Net.py--Neural Network Model Train.py--Training Neural Network Utils. py -- Functions to be used Show.py -- Classification of raw data using trained neural network model)

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