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高光谱遥感影像分类MATLAB代码合集RAR包

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简介:
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。

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客服
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  • MATLABRAR
    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。
  • 与数据
    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。
  • 数据
    优质
    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。
  • MATLAB的读写
    优质
    本段落介绍了如何使用MATLAB编写代码来读取和处理高光谱遥感图像数据,包括加载、显示及保存高光谱影像的技术方法。 用于读写高光谱遥感影像的MATLAB代码支持BSQ、BIL、BIP三种格式。这三种文件格式在头文件*.lxw中的第5个数字中进行区分,而该头文件可以通过写字板编辑。
  • 数据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。
  • SVM.zip_SVM与应用__
    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。
  • MATLAB工具箱
    优质
    高光谱遥感影像的MATLAB工具箱是一款专为高光谱数据分析设计的软件包,集成了多种先进的处理和分析算法,旨在帮助科研人员高效地从复杂数据中提取有价值的信息。 高光谱遥感图像MATLAB工具箱程序齐全,非常好用!
  • 数据
    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数据
    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。
  • 帕维亚的数据
    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。