是用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本，其中使用了MLP算法（Multilayer Perceptron Algorithm）对Salinas数据集进行分类。 Salinas数据集是一个常用的高光谱遥感影像数据集，包含了来自13种不同作物和地物的224个像素。在你的Python脚本中，使用了MLP算法对这些像素进行分类。MLP算法是一种基于神经网络的分类算法，其通过多层神经元对特征进行抽象和表达，从而实现高效的分类。在该算法中，使用了反向传播算法对网络进行训练，以便调整网络中的权重和偏置，从而提高分类的准确性。

人工神经网络在高光谱遥感影像分类中的应用，郑玉凤，，高光谱遥感图像数据具有数据量大、波段很多很窄、波段相关性强、信息冗余多、图光一体化等特征。而遥感图像上的光谱值是多种地物

主要有监督分类与非监督分类，基于分类判据的实现策略 划分，硬分类和软分类，基于像素的分类和基于对象的分类。单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些 分类方法，包括监督分类法(最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法)、基于光谱相似性度量 的分类方法、人工神经网络分类法、支持向量机分类、决策树分类、面向对象分类和非监督分类。

粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择

高光谱遥感影像分类数据集，可用于高光谱遥感影像分类研究，尤其在深度学习中十分常用，包括Botswana、Indian Pines、Pavia University等。

针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础 上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。以美国印第安纳州地区的 AVIＲIS 数据为例，分析 各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择; 并针对难区 分地物类别，应用 J － M 距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。最后采用支持向量机分类器进行分 类。实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。