训练样本标签误差对高光谱影像分类影响

摘要： 在影像尤其是高光谱影像分类中，用于学习训练的标签质量对分类成效影响并未得到充分重视。为此，文章基于PyTorch框架，利用Indian Pines高光谱数据集，探讨了在RF、BP、CNN和SSConvNeXt模型下，光谱特征相似度较高的地物在不同比例人为误标注情况时对分类结果的影响。分析结果认为：同样错误标注情况下，SSConvNeXt和CNN相较RF、BP模型体现出20%以上... （共12页）