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圣地亚哥高光谱数据

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简介：
圣地亚哥高光谱数据集是一系列详细的多光谱图像资料，专注于记录圣地亚哥地区的地理、植被和城市结构等信息，用于环境监测与科研分析。 San Diego高光谱数据用于高光谱目标检测，.mat文件适用于MATLAB编辑，并附带ground truth。其中gt图像大小为100*100像素，而San Diego图像的尺寸是400*400像素，gt图像是位于San Diego图像左上角的部分。

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  • 圣地亚哥高光谱数据
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    圣地亚哥高光谱数据集是一系列详细的多光谱图像资料，专注于记录圣地亚哥地区的地理、植被和城市结构等信息，用于环境监测与科研分析。 San Diego高光谱数据用于高光谱目标检测，.mat文件适用于MATLAB编辑，并附带ground truth。其中gt图像大小为100*100像素，而San Diego图像的尺寸是400*400像素，gt图像是位于San Diego图像左上角的部分。
     
  • 圣迭戈机场高光谱数据
    优质
    圣迭戈机场高光谱数据项目致力于收集和分析机场及其周边地区的高分辨率光谱图像，旨在提升安全监控、环境监测及交通管理效率。 寻找sandiego机场的高光谱数据，该数据以mat格式存储，可以直接在MATLAB中处理。
     
  • 帕维亚的高光谱遥感影像数据集
    优质
    本数据集包含帕维亚大学校园内的高光谱遥感影像，涵盖多种地面覆盖类型，旨在支持各类高光谱图像分析与处理研究。 深度学习高光谱遥感图像数据集包含102个光谱波段，图像像素大小为1096*1096。
     
  • 地物对比分析中的高光谱数据与多光谱数据研究
    优质
    本研究聚焦于高光谱数据和多光谱数据在地物对比分析中的应用，探讨其优劣及适用场景，旨在优化遥感图像的地物识别精度。 这段文字描述了高光谱数据与多光谱数据在波段组合上的差异，并通过提取同一地区的相同地物进行对比分析，探讨了两种数据的光谱特征的不同之处。
     
  • 含地面真实值的高光谱数据
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Endmember_Extraction_N_FINDR_Matlab_高光谱数据分析_n_findr_高光谱_MATLAB工具
    优质
    简介：本资源提供基于Matlab实现的N-Findr算法代码用于高光谱数据的端元提取，适用于科研和教学中对高光谱图像进行分析。 N-FINDR算法是一种在无先验知识条件下用于高光谱图像端元提取的算法，并最终计算每种端元的丰度。