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高光谱遥感数据的预处理方法

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简介：
简介：本论文探讨了高光谱遥感数据预处理的关键技术与流程，包括辐射校正、大气修正和几何校正等步骤，旨在提高数据质量和分析精度。 高光谱遥感数据预处理涉及一系列步骤以提高数据质量和分析精度。这些步骤通常包括辐射校正、大气校正以及几何校正等环节，旨在消除或减少外部因素对原始数据的影响，确保后续的图像解译与应用能够更加准确有效。

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  • 高光谱遥感数据的预处理方法
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    简介：本论文探讨了高光谱遥感数据预处理的关键技术与流程，包括辐射校正、大气修正和几何校正等步骤，旨在提高数据质量和分析精度。 高光谱遥感数据预处理涉及一系列步骤以提高数据质量和分析精度。这些步骤通常包括辐射校正、大气校正以及几何校正等环节，旨在消除或减少外部因素对原始数据的影响，确保后续的图像解译与应用能够更加准确有效。
     
  • Cuprite 高光谱遥感数据集
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    Cuprite高光谱遥感数据集收录了内华达州Cuprite矿区丰富而独特的地物光谱信息，为矿物识别与分类研究提供了宝贵的资源。 这些数据集可以从AVIRIS NASA网站上获取。在众多的数据集中，这里提到的.mat档案对应的是f970619t01p02_r02_sc03.a.rfl反射率文件。
     
  • 高光谱遥感数据集合
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    高光谱遥感数据集合是一套涵盖广泛地物类型的精细光谱信息的数据集，适用于环境监测、地质勘探等领域中的科学研究与应用开发。 高光谱图像数据集包括Indian和Pavia两部分。每个数据集中都包含图像的原始信息及其对应的地面真实标签。
     
  • 高光谱遥感影像数据集
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    高光谱遥感影像数据集是一套包含连续可见光到短波红外区域光谱信息的数据集合，用于精确的地物识别与分类。 常用的高光谱遥感图像数据集包括Indians Pines、Botswana、KSC、PaviaU和Salinas，以及它们的ground truth矩阵。这些文件的后缀为.mat。
     
  • 高光谱数据分析的预处理
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    高光谱数据分析的预处理是指在进行数据解释和建模前，对原始高光谱数据执行的一系列标准化与优化步骤，旨在提升后续分析的质量与效率。 高光谱数据的预处理主要包括辐射标定、大气校正以及使用ENVI软件进行操作等内容。
     
  • EO_1 Hyperion高光谱数据的预处理步骤
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    本文介绍了针对EO_1 Hyperion传感器获取的高光谱数据进行有效预处理的关键步骤，包括辐射校正、大气修正及几何校正等技术细节。 该文件需要使用CAJ打开，详细说明了EO_1Hyperion高光谱数据的预处理过程。
     
  • 博茨瓦纳的高光谱遥感数据集
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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。