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owen_xmc

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[求助] 高光谱图像分类和解混方面审稿人提出的一个问题，degradation, noise, variabilities

审稿人意见： it is well-known that the remote sensing data usually tend to suffer from various degradation, noise effects, or variabilities in the process of imaging. please give the discussion and analysis by referring to the paper titled by e.g., an augmented linear mixing model to address spectral variability for hyperspectral unmixing. the reviewer is wondering what will happen if the proposed method meets the various variabilities.

我的论文是关于高光谱图像分类的，审稿人想让我分析一下模型遇到various variabilities的效果。
我个人理解要对原始数据集中的数据进行扰动，比如增加噪音，然后再进行分类，看精度有什么变化。
degradation和variabilities就不清楚要怎么做了。审稿人推荐的论文中有提到一个随机scale factor[0.75-1.25]，把数据乘上这个facotr也是一个对数据扰动的办法吧。
我想知道我应该怎么做这个实验呢？先感谢相关领域的大佬答疑解惑！！！:d

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