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高光谱数据的最优三个波段组合_than491_wordqsp_光谱指数_光谱指数计算.zip

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简介：
本资源包含用于计算光谱指数的高光谱数据及其最优三波段组合，适用于遥感和环境监测研究。 1. 计算高光谱各个波段的OIF指数。 2. 根据OIF指数确定高光谱数据的最佳三个波段组合。

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  • 高光谱数据的最优三个波段组合_than491_wordqsp_光谱指数_光谱指数计算.zip
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    本资源包含用于计算光谱指数的高光谱数据及其最优三波段组合，适用于遥感和环境监测研究。 1. 计算高光谱各个波段的OIF指数。 2. 根据OIF指数确定高光谱数据的最佳三个波段组合。
     
  • 高光谱数据最佳波段组合选择_band_select_oif_OIF_selectband_
    优质
    高光谱数据最佳波段组合选择探讨了从大量高光谱数据中挑选出最优波段集合的技术方法，旨在提升目标识别与分类精度。本研究采用OIF（优化指标函数）算法进行波段筛选，以实现高效的数据压缩和信息保留。 根据OFI指数确定高光谱数据的最佳三个波段组合。
     
  • 五个高光谱数据集合.zip
    优质
    五个高光谱数据集合包含多样化的地表覆盖类型的数据集，适用于高光谱图像处理和分析的研究与应用开发。该资料包涵盖农业、环境监测等多个领域的研究需求。 这段文字介绍了五种基本的高光谱数据集，适用于遥感图像分类。其中，Indian_pine是一个传统的高光谱数据集，包含16类不同的地物类型，例如街道、农田等。同样由成像光谱仪拍摄的Salinas数据集，则是对美国加利福尼亚州萨利纳斯山谷所获取的影像。
     
  • 高光谱和多光谱数据的融合技术
    优质
    本研究聚焦于探索与开发高光谱及多光谱数据融合的技术方法，旨在提升图像在分类、识别等方面的精度与效率。 高光谱与多光谱数据融合在城市规划、土地利用以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。本段落主要针对高光谱图像空间分辨率较低的问题进行探讨。
     
  • 高光谱数据集合
    优质
    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。
     
  • 1DCNN_SPE_1DCNN_python_高光谱数据处理_光谱维度的1DCNN应用_高光谱
    优质
    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。
     
  • 五个高光谱数据集合.rar
    优质
    本资源包包含五个不同的高光谱数据集，适用于遥感、地质学及环境监测等领域研究。每个数据集都经过精细处理，可直接应用于算法开发与验证。 常用的几种高光谱数据包括Washington DC Mall、Indian Pine等，它们广泛应用于遥感图像分类领域。其中，最早用于高光谱图像分类测试的数据是Indian Pines，该数据由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）在1992年对美国印第安纳州的一块印度松树区域进行拍摄，并截取了尺寸为145×145的图像用于标注和高光谱分类测试。另一份重要的数据集是Pavia University，该数据由德国机载反射光学光谱成像仪（ROSIS-03）在2003年对意大利帕维亚城的一部分进行拍摄所得。所使用的光谱成像仪覆盖了从0.43到0.86微米波长范围内的115个连续波段，空间分辨率为每像素1.3m。由于其中的12个波段受到噪声影响而被剔除，因此通常使用的是剩下的103个光谱波段所成图像。Pavia University数据集尺寸为610×340，包含总计2,207,400个像素，但其中有大量背景像素；其中含有地物信息的只有42,776个像素，并且这些像素中包含了9类不同的地面物体类别，包括树木、沥青道路和砖块等。
     
  • 高光谱与全色融合_光谱_matlab_高光谱影像融合_高光谱_
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB平台实现高光谱图像和全色图像的融合技术研究。通过优化算法，提升高光谱影像的空间分辨率，结合光谱信息与空间细节，旨在提高遥感数据分析精度与应用价值。 自行替换高光谱和全色影像的名称即可运行Brovey_fuse。
     
  • Pavia高光谱数据集.zip
    优质
    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。