针对遥感影像的光谱信息进行分类，并评价分类精度。但需要人为调整数组的大小，来控制输入变量，将训练样本和检验样本存为.txt格式的文件，执行即可得到分类后属于各个类别的概率，以及混淆矩阵。

图像混淆小程序，点位矩阵运算，123456-Image confuse applet, point matrix operations

在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。-In the image to uate the accuracy, mainly for comparison of classification results and the actual measured value, the accuracy of the classification results ar

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.p