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基于Matlab的PaviaU高光谱数据集分类

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简介：
本研究利用Matlab平台对PaviaU高光谱数据集进行分类处理，采用多种算法优化分类效果，旨在提升遥感图像的地物识别精度。 使用MATLAB对Pavia University高光谱数据集进行分类。

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  • 基于Matlab的PaviaU高光谱数据集分类
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    本研究利用Matlab平台对PaviaU高光谱数据集进行分类处理，采用多种算法优化分类效果，旨在提升遥感图像的地物识别精度。 使用MATLAB对Pavia University高光谱数据集进行分类。
     
  • 利用SVM、CNN和KNN方法对PaviaU高光谱数据集进行分类（Matlab）
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    本研究采用SVM、CNN及KNN算法，在MATLAB平台上对PaviaU高光谱数据集进行了详细分类分析，旨在探索最优的图像分类技术。 本资源主要利用MATLAB对PaviaU高光谱数据集进行分类。采用了PCA、KPCA和LDA三种数据降维方法以及SVM、KNN和CNN三种数据分类算法。
     
  • 包含Indian、Pavia和PaviaU的高光谱数据集
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    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。
     
  • 基于SVM的AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集分类方法
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    本研究采用支持向量机(SVM)算法对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类，探讨不同参数设置下分类效果，并分析其在多类地物识别中的应用潜力。 使用SVM代码对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类。
     
  • matlab光谱分类_programe.rar_高光谱_高光谱分类_高光谱显示
    优质
    本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据，包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。 使用MATLAB进行高光谱数据显示（显示分类后图像）。
     
  • 基于SVM、随机森林和K-NN的高光谱图像分类：包含Indian_pines、PaviaU和Salinas数据集及标签
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    本研究运用支持向量机(SVM)、随机森林和K-最近邻(K-NN)算法，对高光谱图像进行分类分析，并在Indian_pines、PaviaU和Salinas三个标准数据集上进行了验证。 使用SVM、随机森林及K-NN算法对高光谱图像进行分类，并内置了Indian_pines、PaviaU、Salinas数据集及其标签。
     
  • Pavia高光谱遥感分类数据集分析
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    本研究聚焦于Pavia大学区高光谱遥感图像的数据集，深入探讨并应用多种分类算法进行地物识别与分类精度评估。 高光谱遥感分类数据集PaviaUniversity包含.mat格式的数据和ENVI原影像文件。如需其他高光谱遥感分类数据集，请联系本人。
     
  • 常见的高光谱图像分类数据集
    优质
    本文章介绍了几种常见的高光谱图像分类数据集，涵盖了不同场景和应用需求，为研究者提供参考。 主要包括：Indian Pines；Pavia Centre；Pavia University；Salinas；Salinas-A；Washington_DC。
     
  • SVM.zip_SVM在高光谱分类中的应用_bit9k1_indianpines_高光谱分类研究_基于SVM的高光谱分类
    优质
    本项目探讨支持向量机（SVM）在印度普林斯高光谱数据集上的分类效果，旨在为高光谱图像分析提供高效准确的方法。 高光谱图像支持向量机（SVM）分类算法在PaviaU和Indianpines数据集上进行了测试。