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经典的Salinas高光谱数据及地面验证数据

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简介:
简介:本资料集包含经典Salinas高光谱影像及其地面实测数据,适用于土地利用、植被分类等研究。 Salinas高光谱数据和地面验证数据是用于高光谱分类研究的经典数据集。

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客服
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  • Salinas
    优质
    简介:本资料集包含经典Salinas高光谱影像及其地面实测数据,适用于土地利用、植被分类等研究。 Salinas高光谱数据和地面验证数据是用于高光谱分类研究的经典数据集。
  • Pavia大学
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    该资料集包含Pavia大学区域详尽的高光谱图像及其对应地面实况验证信息,适用于遥感领域内的分类与识别研究。 Pavia University的高光谱数据和地面验证数据,MATLAB版本。
  • Salinas
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    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。
  • 印度潘斯MATLAB格式
    优质
    本研究提供了一个基于印度潘斯地区的高质量高光谱数据集,包括详尽的地面验证信息,采用MATLAB格式便于科研人员使用。 Indian_pines MATLAB格式的高光谱数据集以及地面验证数据和相关说明包含了详细的资料描述和应用指南。这些资源对于研究者来说非常有用,特别是在处理遥感影像、分类土地覆盖类型等方面的研究中。该数据集提供了丰富的波段信息,能够帮助研究人员深入分析不同地物在多光谱环境下的特性,并进行精确的土地利用分类工作。
  • 真实值
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    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。
  • 常用集-Botswana、HoustonU、Indian_Pines、KSC、Pavia、Salinas、Xiong...
    优质
    这段简介介绍了一系列广泛使用的高光谱数据集,包括Botswana、HoustonU、Indian Pines、KSC、Pavia、Salinas和Xiong等,它们为研究和开发高光谱图像处理算法提供了宝贵的数据资源。 常见的高光谱数据集包括Botswana、HoustonU、Idian_pines、KSC、Pavia、Salinas、Xiongan和Xuzhou。这些数据集中包含光谱数据以及标注信息,并且提供伪色彩图和标注图像,文件格式均为.mat格式。由于文件大小超过上传限制,因此需要通过百度云盘进行分享。
  • Salinas在机器学习分类中应用
    优质
    本研究探讨了利用Salinas高光谱数据进行机器学习分类的应用,旨在评估不同算法对复杂地物识别的效能和准确性。 Salinas高光谱数据集是遥感领域常用的数据资源之一,采集自美国加州的一个农业区。该数据集包含256*256个像素点以及224个光谱波段,并且每个像素的空间分辨率达到了3.7米。它由NASA的Jet Propulsion Laboratory (JPL)在2001年收集并公开发布,供科研人员使用。 Salinas高光谱数据主要用于研究植被覆盖度和农作物种类分类等问题。该数据集涵盖了13种不同的作物类型,例如玉米、小麦、豆类及番茄等,并且还包括了裸土、道路以及建筑物等地表类型的样本。由于不同地物的光谱反射特性存在差异性,因此可以通过高光谱数据分析来实现对这些不同类型地物的有效分类。 除了农作物识别之外,Salinas数据集还能够支持环境监测、水资源管理以及城市规划等多个领域的研究工作。凭借其丰富的光谱信息资源,科研人员可以借助该数据集进行精确的地表覆盖类型识别和分析任务。
  • 亚哥
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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。
  • 物对比分析中与多研究
    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。
  • 带有真实标签遥感
    优质
    本数据集提供了一套详尽的、带有精确地面真实标签的高光谱遥感影像,旨在促进地物分类与识别研究。 高光谱图像数据集包括Indian和Pavia两个部分。每个数据集中包含图像的原始信息及其对应的地面真实情况(ground truth)。