利用深度学习对高光谱图像进行分类 使用具有转移学习功能的深度神经网络架构进行高光谱图像分类 这是尝试从论文中实现SGCNN-X（混洗组卷积神经网络）模型的尝试，其中X代表卷积层数。 要使用转移学习对Hypersectral影像进行分类，请执行以下步骤（来源：印度松树，目标：博茨瓦纳） 使用地面真实图像将图像和标签中大小为SXSX 64 （S-样本大小）的样本分配给这些样本。 使用变量overlay_ratio提取样本，这会生成多个数据集。 25％的重叠率意味着，当且仅当来自同一类别的下一个样