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印度高光谱数据集

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简介：
印度高光谱数据集是一套针对印度地区采集的高分辨率地物反射率数据集合，适用于环境监测、地质勘探及农业研究等多个领域。 主要提供了高光谱数据集，包括两幅高光谱图像：Pavia University 和 Indian Pines。

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  • 印度高光谱数据集
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    印度高光谱数据集是一套针对印度地区采集的高分辨率地物反射率数据集合，适用于环境监测、地质勘探及农业研究等多个领域。 主要提供了高光谱数据集，包括两幅高光谱图像：Pavia University 和 Indian Pines。
     
  • 印度松树高光谱数据集
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    印度松树高光谱数据集是由高分辨率光谱图像组成，专门用于印度地区的松树研究。该数据集为生态学、林学及遥感技术的研究提供了宝贵资源。 Indian pines印第安农场高光谱数据集包含200个波段，尺寸为145*145*200。
     
  • 【高光谱图像数据集】印度潘尼斯数据集
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    简介：印度潘尼斯高光谱图像数据集是一套详尽记录了特定区域地物信息的数据集合，广泛应用于土地覆盖分类、目标检测等领域。 该场景由AVIRIS传感器在印第安纳州西北部的印度潘斯测试站点采集，包含145×145个像素和224个光谱反射率波段，在0.4至2.5微米范围内。此场景是更大图像的一部分。印第安潘斯场景中三分之二是农业用地，三分之一为森林或其他自然植被。该区域有两条主要的双车道公路、一条铁路线以及一些低密度住宅和其它建筑及小路。由于拍摄时间在六月，部分农作物如玉米和大豆尚处于早期生长阶段，覆盖率不到5%。 地面实况数据被划分为十六个类别，并非所有分类都是互斥的。我们还通过移除水吸收区域内的波段（即104-108、150-163以及220）将光谱带数量减少到200个。印度潘斯的数据可以通过普渡大学MultiSpec网站获取。 该场景没有包含联系方式和网址信息，因此在重写时无需特别说明这些内容的缺失或修改。
     
  • 印度帕斯印度_pines的高光谱数据
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    印度帕斯印度_pines的高光谱数据提供该地区详细的光谱信息，适用于环境监测、农业评估及自然资源管理等研究领域。 高光谱数据是遥感领域中的一个重要概念，它包含丰富的光谱信息，并广泛应用于环境监测、资源探测及农业分析等领域。Indian_pines是一个经典的高光谱数据集，在遥感图像处理与机器学习算法的研究中被广泛应用。该数据集来源于美国印第安纳州的一个实际农田区域，具有较高的地物多样性，因此在学术界和工业界都极具参考价值。 此数据集中包含三个主要文件：`Indian_pines.mat`、`Indian_pines_corrected.mat` 和 `Indian_pines_gt.mat`。 1. 文件 `Indian_pines.mat` 包含原始的高光谱数据。它通常存储了由卫星或航空传感器捕获的光谱反射率，记录不同地物对各种波段光线的反射情况。每个像素代表特定地理区域，并与相应的光谱曲线相对应；这些曲线包含了数百个波段的信息，涵盖了可见光、近红外和中红外等范围。这些数据可以用于分析地表物理特性如植被健康状况及土壤类型。 2. 文件 `Indian_pines_corrected.mat` 是经过预处理的数据，可能包括辐射校正与大气校正的结果。辐射校正是为了消除大气效应以及传感器响应的影响，使数据更真实反映地面反射率；而大气校正则旨在减少大气对光谱信号的干扰，提高地物识别准确性。此类预处理后的数据通常更适合后续的地表分类和分析。 3. 文件 `Indian_pines_gt.mat` 包含每个像素的真实类别信息（即地物分类结果），这些信息是通过实地调查或参考高分辨率图像获得的“Ground Truth”(地面实况)。该标签文件对于评估各类算法性能至关重要，研究人员可以通过将模型预测的结果与GT进行比较来量化其准确度、召回率及F1分数等指标。 在使用Indian_pines数据集时，研究者通常会应用多种机器学习和深度学习方法来进行地物分类，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及神经网络模型。他们会先对高光谱数据进行特征选择或降维处理，并用这些特征训练算法；最终评估其在未知数据上的泛化能力。通过这样的实验研究，可以不断优化和改进现有技术以提高高光谱图像的分析与识别效率。 总的来说，Indian_pines是一个综合性的遥感资源库，不仅提供了原始光谱信息、预处理后的数据以及精确分类标签，还为研究人员提供了一个理想的测试平台来探索和发展新的高光谱图像处理技术和算法。
     
  • 印度潘尼斯的高光谱遥感数据集
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    印度潘尼斯高光谱遥感数据集是由印度国家机构制作的一套详尽的地表反射率测量集合，适用于农业、环境监测及科研领域。该数据集覆盖了广泛的地理区域和多样的地物类型，为用户提供了丰富的研究素材。 高光谱遥感数据集Indian Pines包含测试集和训练集。
     
  • 高光谱数据集合
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    高光谱数据集合是指包含大量不同地物、物体或场景的高光谱图像的数据集，广泛应用于目标检测、分类与识别等领域。 常用的高光谱数据集包括IndianPines、PaviaU、Salinas以及Simu。
     
  • Salinas高光谱数据集
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    Salinas高光谱数据集是由美国NASA提供的一款广泛应用于分类和识别地物目标的研究资料，包含丰富的光谱信息，适用于农业、地质学等领域的研究与应用。 图像分类高光谱数据集涉及利用高光谱成像技术对不同物质进行精确识别与分类的研究领域。这种技术通过获取目标物在可见光到短波红外区域内的连续、窄带的电磁辐射信息，能够提供比传统彩色影像更为丰富的细节和特征，从而实现对地表覆盖类型或材料性质的高度区分。 重写后的内容没有改变原文意思，并且去除了文中提到的所有链接和个人联系方式。
     
  • 印度潘斯MATLAB格式的高光谱数据集及地面验证数据
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    本研究提供了一个基于印度潘斯地区的高质量高光谱数据集，包括详尽的地面验证信息，采用MATLAB格式便于科研人员使用。 Indian_pines MATLAB格式的高光谱数据集以及地面验证数据和相关说明包含了详细的资料描述和应用指南。这些资源对于研究者来说非常有用，特别是在处理遥感影像、分类土地覆盖类型等方面的研究中。该数据集提供了丰富的波段信息，能够帮助研究人员深入分析不同地物在多光谱环境下的特性，并进行精确的土地利用分类工作。
     
  • Pavia高光谱数据集.zip
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    该资料包包含由意大利帕维亚大学提供的高分辨率Pavia场景高光谱图像数据集，适用于遥感、目标检测和分类研究。 该文件包含Pavia.mat和Pavia_gt.mat，是用于深度学习的高光谱遥感图像数据集之一。
     
  • 1DCNN_SPE_1DCNN_python_高光谱数据处理_光谱维度的1DCNN应用_高光谱
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    本项目采用Python实现基于一维卷积神经网络(1DCNN)的高光谱数据分析，专注于提升光谱维度的数据处理能力与精度。 这段文本描述了5个Python文件，适用于各种高光谱数据集，并且只需要调整输入形状即可使用。