该代码实现“基于卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类”。

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简介：
该代码，即“HyperspectralImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworkandActiveLearning”中的CNN-AL-MRF，主要用于高光谱图像分类。如果您在您的研究或工作中使用了此代码，请务必按照规范进行引用，参考以下论文成果。[1] 曹向勇, 姚敬, 徐宗本, 孟德宇. 具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类. *IEEE地球科学与遥感学报*, 2020. [2] H.Bi, F.Xu, Z.Wei, Y.Xue, 和 Z.Xu. 一种用于最小监督极化图像分类的主动深度学习方法。*IEEE地球科学与遥感学报*, 2019年。为了在Windows环境下顺利安装Matconvnet，请仔细遵循网站上提供的详细安装指南。为了确保实验结果的可重复性，请重新运行第四部分的实验数据，具体操作为运行matlab CNN_AL_MRF_main.m 文件。如果您在使用过程中遇到任何疑问或需要进一步的协助，欢迎随时通过提供的联系方式（/）与我取得联系。

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MATLAB遥感分类代码-CNN-AL-MRF：基于卷积神经网络与主动学习的高光谱图像分类代码

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这段代码实现了一种结合卷积神经网络（CNN）和主动学习（AL），并利用马尔可夫随机场（MRF）模型进行优化的算法，专门用于提高高光谱图像的分类精度。这段文字描述的是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》一文的代码实现情况。如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文： [1] 曹向勇，姚敬，徐宗本，孟德宇。具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类。IEEE地球科学与遥感学报，2020年。 [2] H.Bi、F.Xu、Z.Wei、Y.Xue和Z.Xu，一种用于最小监督polsar图像分类的主动深度学习方法。IEEE地球科学与遥感学报，2019年。在Windows中安装Matconvnet，请按照网站上的说明进行操作（此处省略具体网址）。为了再现结果，请运行matlabCNN_AL_MRF_main.m文件以接触D(1)部分实验的结果。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，欢迎随时联系我。

HSI图像分割MATLAB代码-CNN_HSIC_MRF：基于TensorFlow的高光谱图像分类卷积神经网络实现

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本研究探讨了卷积神经网络(CNN)技术在高光谱图像(HSI)分类领域的应用效果，通过实验验证其相对于传统方法的优势。基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究探讨了如何利用深度学习技术提高高光谱图像识别精度与效率的方法。该研究主要关注于设计新颖有效的卷积神经网络架构，以适应高光谱数据的独特特性，并通过实验验证这些方法的有效性。