基于印度数据集的高光谱图像分类：像素点分类中的BP网络和CNN网络

在高光谱图像分类领域，印度数据集是一个重要的研究对象。本文聚焦于像素点分类，采用了两种不同的神经网络模型，分别是BP网络和CNN网络。首先，对India数据集的训练和测试数据进行了详细的数据预处理。这包括将数据读入系统、进行必要的数据处理、切片和转换等关键操作。数据预处理是确保模型训练和测试的基础，对于提高分类准确性至关重要。网络部分包含了BP和CNN两个模型的实现，其中包括了训练代码和测试代码。这两种网络模型的选择是基于它们在高光谱图像分类任务中的有效性和性能。最后，本文提供了可视化代码，用于直观展示模型在训练和测试阶段的性能表现。通过采用这一综合方法，我们致力于在印度数据集上实现高效的高光谱图像分类。