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Salinas A地区的AVIRIS传感器影像数据

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简介:
本资料包含Salinas A地区利用AVIRIS传感器获取的高光谱影像数据,适用于环境监测与农作物研究。 AVIRIS传感器是美国航空航天局(NASA)开发的一种先进的遥感仪器,主要用于地球表面的光谱成像。该传感器能够捕捉详细的光谱数据,在400至2500纳米波长范围内有超过200个光谱通道,涵盖可见光、近红外和短波红外区域。这些信息对于环境科学、地质学、农业、生态学及大气研究等领域具有重要价值。 SalinasA影像数据集是由AVIRIS传感器在加利福尼亚州萨利纳斯山谷地区采集的一组经典遥感图像。由于该地区的农业生产特点,包括多样化的农作物和草地类型,这些数据成为进行地物识别、分类分析与光谱混合处理的理想样本。高分辨率的光谱信息使科学家能够详细研究不同地物的独特特征,并区分不同的作物种类、土壤成分及水体。 Matlab环境通常用于处理这类遥感图像的数据集,可能包括反射率测量值、植被指数计算结果以及光谱解混分析等。通过使用Matlab强大的数值计算和数据分析工具,研究人员可以深入探索这些数据的潜在价值,例如进行地物分类、特征提取或异常检测。 遥感图像的基本处理步骤涵盖预处理(如辐射校正与大气校正)、特征提取(如NDVI指数)及解译阶段。通过应用支持向量机(SVM)和随机森林(Random Forest)等机器学习方法,可以将光谱信息转换为地理信息,并进行分类。 SalinasA数据集由于其复杂性和多样性,在遥感算法开发与验证中被广泛使用,有助于比较不同技术的效果并推动该领域的发展。分析这些影像不仅能够揭示地表覆盖情况,还能评估作物生长状况、土壤侵蚀及病虫害等问题,为农业管理和环境保护提供科学依据。 AVIRIS传感器SalinasA影像数据集是一个重要的科研资源,结合了先进的遥感技术和实地信息采集技术,使学者和专业人士有机会深入研究光谱特性。借助Matlab的数据处理能力,可以挖掘出丰富的环境与生态学信息,并推动在各领域的应用进展。

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客服
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  • Salinas AAVIRIS
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    本资料包含Salinas A地区利用AVIRIS传感器获取的高光谱影像数据,适用于环境监测与农作物研究。 AVIRIS传感器是美国航空航天局(NASA)开发的一种先进的遥感仪器,主要用于地球表面的光谱成像。该传感器能够捕捉详细的光谱数据,在400至2500纳米波长范围内有超过200个光谱通道,涵盖可见光、近红外和短波红外区域。这些信息对于环境科学、地质学、农业、生态学及大气研究等领域具有重要价值。 SalinasA影像数据集是由AVIRIS传感器在加利福尼亚州萨利纳斯山谷地区采集的一组经典遥感图像。由于该地区的农业生产特点,包括多样化的农作物和草地类型,这些数据成为进行地物识别、分类分析与光谱混合处理的理想样本。高分辨率的光谱信息使科学家能够详细研究不同地物的独特特征,并区分不同的作物种类、土壤成分及水体。 Matlab环境通常用于处理这类遥感图像的数据集,可能包括反射率测量值、植被指数计算结果以及光谱解混分析等。通过使用Matlab强大的数值计算和数据分析工具,研究人员可以深入探索这些数据的潜在价值,例如进行地物分类、特征提取或异常检测。 遥感图像的基本处理步骤涵盖预处理(如辐射校正与大气校正)、特征提取(如NDVI指数)及解译阶段。通过应用支持向量机(SVM)和随机森林(Random Forest)等机器学习方法,可以将光谱信息转换为地理信息,并进行分类。 SalinasA数据集由于其复杂性和多样性,在遥感算法开发与验证中被广泛使用,有助于比较不同技术的效果并推动该领域的发展。分析这些影像不仅能够揭示地表覆盖情况,还能评估作物生长状况、土壤侵蚀及病虫害等问题,为农业管理和环境保护提供科学依据。 AVIRIS传感器SalinasA影像数据集是一个重要的科研资源,结合了先进的遥感技术和实地信息采集技术,使学者和专业人士有机会深入研究光谱特性。借助Matlab的数据处理能力,可以挖掘出丰富的环境与生态学信息,并推动在各领域的应用进展。
  • SalinasMATLAB校正场景
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    本项目聚焦于Salinas地区,运用MATLAB软件进行高精度的数据校正工作。通过精确算法处理遥感图像,优化农业监测与环境分析。 Salinas-A 是 Salinas 图像的一个较小的子场景,在研究中经常被使用。它包含 86×83 像素,位于 [591-676, 158-240] 的范围内,并包括六种类别。
  • 华盛顿特购物中心HYDICE
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    这段简介可以描述为:华盛顿特区购物中心地区HYDICE传感器数据记录了该区域详细的环境与人流信息,旨在提供决策支持和研究分析。 HYDICE传感器收集了Washington DC mall地区的数据,包括影像数据和真实地物信息的matlab数据。
  • 关于AVIRIS卫星简介
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    AVIRIS卫星搭载了先进的成像光谱仪,能够获取地物连续光谱信息,广泛应用于环境监测、地质调查等领域。 NASA提供了AVIRIS卫星影像的介绍,并且可以下载遥感影像。
  • 标建筑
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    本项目致力于构建全球重要地标建筑的遥感影像数据库,通过收集、处理和分析多源卫星及无人机图像数据,为城市规划与建筑设计提供精准的空间信息支持。 遥感图像地标建筑物数据集
  • 基于SVM高光谱遥分类及机学习应用——以Salinas集为例
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    本研究运用支持向量机(SVM)技术对高光谱遥感图像进行分类,并探讨其在机器学习中的应用,通过分析Salinas数据集验证模型效果。 这段文字描述了一个用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本,该脚本使用了支持向量机(SVM)算法对Salinas数据集进行分类。SVM是一种基于统计学习理论的方法,在高维空间中寻找能够最大化类间间隔的超平面以实现高效的数据分类。在构建和优化SVM分类器时,需要调整一些关键参数,包括选择合适的核函数以及确定正则化参数C等值。这些设置对模型性能有重要影响,因此需仔细调优。此外,在数据预处理阶段还需要进行特征提取、归一化等一系列操作以确保有效利用数据信息完成分类任务。
  • 基于机学习高光谱遥分类:以MLP算法和Salinas集为例
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    本研究利用MLP算法对Salinas高光谱数据进行分类分析,探讨了机器学习技术在提高遥感影像识别精度方面的潜力与应用。 这是一个用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本,采用了MLP(多层感知器)算法对Salinas数据集进行处理。Salinas数据集是一个广泛使用的高光谱遥感图像集合,包含来自13种不同作物和地物类型的224个像素样本。该Python脚本利用MLP算法来分类这些像素。作为基于神经网络的分类方法,多层感知器通过多层次结构提取并表达特征信息以实现精准分类。在训练过程中,反向传播算法被用来调整网络中的权重与偏置参数,从而提升模型性能和准确性。
  • AVIRIS.zip
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    AVIRIS数据.zip包含由Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS)收集的地表光谱信息。该数据集适用于地球科学、环境监测及遥感技术研究,提供详细的地物反射率数据。 AVIRIS高光谱数据以.mat格式存储,方便在MATLAB中直接处理。这些数据用于高光谱图像分类实验,并包含ground truth文件。
  • 高光谱遥分类:基于机学习与KNN算法在Salinas集上应用
    优质
    本研究探讨了利用机器学习及KNN算法对高光谱遥感影像进行分类的方法,并具体应用于Salinas数据集,展示了该技术在地物识别中的高效性。 用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本采用了KNN(K-Nearest Neighbors)算法来对图像进行分类处理。在该领域中,KNN是一种基于距离度量的方法,其核心理念是通过寻找待分类样本在训练数据集中最接近的K个邻居,并根据这些邻居所属类别投票确定最终分类结果。由于KNN方法直观且无需预先假设模型形式或拟合过程,它成为高光谱遥感影像分析中的常用工具之一。
  • 2020 CCF BDCI 遥块分割_训练及测试集A榜.zip
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    本资源包含2020年CCF BDCI竞赛中遥感影像地块分割任务所需的训练数据和测试集A,适用于参赛者进行模型训练与评估。 2020 CCF BDCI 遥感影像地块分割_训练集 测试集A榜.zip