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该高光谱遥感影像分类数据集存档为.rar格式。

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简介：
该高光谱遥感影像分类数据集，具备广泛的应用价值，能够为高光谱遥感影像分类领域的学术研究提供有力支持，特别是在深度学习技术中得到了广泛的应用。具体而言，该数据集涵盖了包括博茨瓦纳（Botswana）、印度山谷（Indian Pines）和帕维亚大学（Pavia University）等多个知名场景。

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  • 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。
     
  • 高光谱遥感影像分类代码与数据集
    优质
    本项目聚焦于开发和应用先进的高光谱遥感影像分类算法及模型，并提供高质量的数据集以促进相关研究。 模型包括CNN, SAE, KNN 和 SVM。数据集使用了Indian_pines和Pavia。
     
  • 雄安新区高光谱遥感影像分类数据集（MAT格式已处理）
    优质
    本数据集包含雄安新区高光谱遥感影像的详细分类信息，经预处理后以MAT格式提供，适用于土地覆盖分析与环境监测研究。 雄安新区马蹄湾村的航空高光谱遥感影像分类数据集涵盖了400-1000nm范围内的250个波段，影像尺寸为3750×1580像元，空间分辨率为0.5米。同步进行实地调研的地类分布包括水稻茬、草地、榆树、白蜡、国槐、菜地、杨树、大豆、刺槐、水稻田、水体、柳树、复叶槭、栾树、桃树、玉米田、梨园和荷塘，共19种类型。
     
  • 高光谱遥感图像分类数据集RAR文件
    优质
    该RAR文件包含用于训练和测试高光谱遥感图像分类算法的数据集，旨在促进准确的土地覆盖识别与分析研究。 高光谱遥感影像分类数据集适用于高光谱遥感影像的分类研究，在深度学习领域尤其常用，包括Botswana、Indian Pines、Pavia University等地的数据集。
     
  • 高光谱遥感影像分类MATLAB代码合集RAR包
    优质
    本RAR包包含一系列用于处理和分析高光谱遥感图像的MATLAB代码，涵盖预处理、特征提取及多种分类算法实现，适用于科研与教学。 首先使用PCA进行降维，并利用SVM对高光谱数据进行分类。所用的数据是印第安纳农场数据集，训练样本比例可调。此外，设计了一个GUI界面。
     
  • Pavia高光谱遥感分类数据集分析
    优质
    本研究聚焦于Pavia大学区高光谱遥感图像的数据集，深入探讨并应用多种分类算法进行地物识别与分类精度评估。 高光谱遥感分类数据集PaviaUniversity包含.mat格式的数据和ENVI原影像文件。如需其他高光谱遥感分类数据集，请联系本人。
     
  • 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。
     
  • SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感
    优质
    本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例，特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。
     
  • Cuprite 高光谱遥感数据集
    优质
    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
    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。