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博茨瓦纳高光谱数据集 包含地面真实信息 MATLAB格式

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简介:
本数据集包含博茨瓦纳地区的高光谱遥感图像及对应地面实况信息,以MATLAB文件格式存储,适用于土地覆盖分类与环境监测研究。 Botswana高光谱数据集包含ground truth的Matlab格式数据。

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客服
客服
  • MATLAB
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    本数据集包含博茨瓦纳地区的高光谱遥感图像及对应地面实况信息,以MATLAB文件格式存储,适用于土地覆盖分类与环境监测研究。 Botswana高光谱数据集包含ground truth的Matlab格式数据。
  • 遥感
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    本数据集为博茨瓦纳地区量身定制,包含详尽的高光谱遥感信息,适用于土地覆盖分类、资源勘探及环境变化监测等多领域研究。 NASA的EO-1卫星在2001年至2004年间对博茨瓦纳的奥卡万戈三角洲进行了一系列数据采集工作。该卫星上的Hyperion传感器以每像素30米的空间分辨率,在7.7公里宽的带状区域内,通过242个波段覆盖从400到2500纳米光谱范围的数据收集,每个波段宽度为10纳米。 由德克萨斯大学空间研究中心进行数据预处理工作,以减少坏探测器、探测器间失调和瞬时异常的影响。移除了未经校准且存在噪声的水吸收特征相关波段,并保留了其余145个候选特征波段:[10-55, 82-97, 102-119, 134-164, 187-220]。本研究分析的数据采集于2001年5月31日,包含来自已识别的14个类别的观测结果,这些类别代表了季节性沼泽、偶尔出现的沼泽以及三角洲远端区域较为干燥的林地中的土地覆盖类型。
  • 值的
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    本研究提供了一套包含精确地面实况测量的高光谱数据集,旨在支持算法开发、验证及遥感应用中的性能评估。 这段数据是星载高光谱遥感数据,其中包括了去除无效波段后的数据及其维度大小,并且包含Ground Truth信息,对于算法分析验证非常有用。
  • 印度潘斯MATLAB验证
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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。
  • Urban区的解混(.mat
    优质
    本数据集提供了Urban地区详尽的高光谱影像信息,以.mat格式存储,适用于深入研究与分析地物类型及其分布特征。 高光谱解混数据集Urban是用于高光谱分离研究中的常用数据之一。该数据集包含307 x 307像素的图像,每个像素代表一个2 x 2平方米的区域。在该图中存在从400nm到2500nm波长范围内的光谱信息,并且以10纳米为间隔进行采样。然而,在通道1--4,76,87,101-111,136--153和198-210被移除后(因为这些区域受到密集水蒸气和大气效应的影响),图像保留了剩余的共162个波长通道。该数据集为科研提供了重要的支持。
  • 带有标签的遥感
    优质
    本数据集提供了一套详尽的、带有精确地面真实标签的高光谱遥感影像,旨在促进地物分类与识别研究。 高光谱图像数据集包括Indian和Pavia两个部分。每个数据集中包含图像的原始信息及其对应的地面真实情况(ground truth)。
  • 萨利遥感
    优质
    萨利纳斯高光谱遥感数据集是一套广泛应用于高光谱图像处理与分析领域的标准测试数据集,源自美国加利福尼亚州萨利纳斯谷地。该数据集包含丰富的地面目标信息及详细的像素级标注,为算法开发和性能评估提供了宝贵的资源。 Salinas数据集是高光谱遥感图像分类中的常用数据集。
  • Indian、Pavia和PaviaU的
    优质
    该简介介绍了一个结合了Indian Pines、University of Pavia及Pavia University场景的高光谱数据集,适用于遥感与分类研究。 遥感图像的数据集包括Indian_pines数据集、Pavia数据集 和 PaviaU数据集,这些数据集的格式为mat。
  • 使用MATLAB读取MAT
    优质
    本教程详细介绍如何利用MATLAB软件高效读取和处理MAT格式的高光谱数据文件,涵盖相关函数与代码示例。 由于文件大小限制,可以上传一个MAT格式的高光谱图像,并使用Matlab中的load函数进行读取。
  • 常用的分类(.mat 文件)压缩
    优质
    本压缩包包含多个常用高光谱图像分类数据集,格式为.mat文件,便于直接在Matlab等软件中加载使用,适用于科研与教学。 常用高光谱分类数据集包括Indian Pines、KSC、Purdue、DC、HOUSTON、Botswana和Salinas等,这些数据集在撰写论文时通常足够使用,并且是公开的;使用方法为格式全部为mat文件,在Python和Matlab上均可使用;建议尝试不同传感器的数据集以验证分类方法的有效性。