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五个高光谱数据集合.zip

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简介：
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。

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  • 五个高光谱数据集合.zip
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    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。
     
  • 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。
     
  • 几个高光谱数据集.rar
    优质
    该资源包含多个用于高光谱图像分析的数据集，适用于科研人员和学生进行算法测试与开发。文件内含多种场景下的高光谱影像及其标注信息。 这段文字包含高光谱数据集Indian Pines、Salinas、Pavia Centre and University.mat文件。
     
  • 高光谱遥感数据集合
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Salinas高光谱数据集
    优质
    Salinas高光谱数据集是由美国NASA提供的一款广泛应用于分类和识别地物目标的研究资料，包含丰富的光谱信息，适用于农业、地质学等领域的研究与应用。 图像分类高光谱数据集涉及利用高光谱成像技术对不同物质进行精确识别与分类的研究领域。这种技术通过获取目标物在可见光到短波红外区域内的连续、窄带的电磁辐射信息，能够提供比传统彩色影像更为丰富的细节和特征，从而实现对地表覆盖类型或材料性质的高度区分。 重写后的内容没有改变原文意思，并且去除了文中提到的所有链接和个人联系方式。
     
  • 高光谱异常检测合成数据集
    优质
    本数据集专为高光谱图像中的异常检测设计，包含大量人工合成样本，旨在提升算法在复杂背景下的识别精度与鲁棒性。 分享了一个高光谱异常探测合成数据集，尺寸为120x120像素，主要用于高光谱图像的异常检测。如有需要，请自行下载使用，并参考文件中的论文描述进行引用。相关代码可在本人分享资源处下载。
     
  • 印度高光谱数据集
    优质
    印度高光谱数据集是一套针对印度地区采集的高分辨率地物反射率数据集合，适用于环境监测、地质勘探及农业研究等多个领域。 主要提供了高光谱数据集，包括两幅高光谱图像：Pavia University 和 Indian Pines。