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高光谱遥感方向解析.pdf

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简介：
本PDF文档深入剖析了高光谱遥感技术的发展、应用及其在环境监测、资源勘探等领域的前沿研究，旨在为科研工作者提供理论指导和技术支持。 高光谱遥感方向的PDF解读涉及对特定波段内地球表面物质特性的详细分析。这种方法能够提供比传统多光谱遥感更为丰富的地物分类、变化检测以及矿物识别等应用信息。通过深入研究这些文档，可以更好地理解如何利用高光谱数据来解决环境监测和资源管理中的复杂问题。

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  • 高光谱遥感方向解析.pdf
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    本PDF文档深入剖析了高光谱遥感技术的发展、应用及其在环境监测、资源勘探等领域的前沿研究，旨在为科研工作者提供理论指导和技术支持。 高光谱遥感方向的PDF解读涉及对特定波段内地球表面物质特性的详细分析。这种方法能够提供比传统多光谱遥感更为丰富的地物分类、变化检测以及矿物识别等应用信息。通过深入研究这些文档，可以更好地理解如何利用高光谱数据来解决环境监测和资源管理中的复杂问题。
     
  • 高光谱遥感图像分类方法综述.pdf
    优质
    本文档对近年来高光谱遥感图像分类方法进行了全面回顾与分析，涵盖传统算法及深度学习技术进展，旨在为研究人员提供参考。 分类方法主要包括监督分类与非监督分类两种类型。根据实现策略的不同可以分为硬分类和软分类，以及基于像素的分类和基于对象的分类。此外还有单个分类器和多分类器集成的方法。 一些具体的分类方法包括： - 监督分类法：最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法； - 基于光谱相似性度量的分类方法； - 人工神经网络分类法； - 支持向量机分类； - 决策树分类；以及 - 面向对象的分类。
     
  • Cuprite 高光谱遥感数据集
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    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
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    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。
     
  • 高光谱遥感数据的预处理方法
    优质
    简介：本论文探讨了高光谱遥感数据预处理的关键技术与流程，包括辐射校正、大气修正和几何校正等步骤，旨在提高数据质量和分析精度。 高光谱遥感数据预处理涉及一系列步骤以提高数据质量和分析精度。这些步骤通常包括辐射校正、大气校正以及几何校正等环节，旨在消除或减少外部因素对原始数据的影响，确保后续的图像解译与应用能够更加准确有效。
     
  • 高光谱遥感影像数据集
    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。
     
  • 《高光谱遥感》(图书)——张良培
    优质
    《高光谱遥感》是张良培教授撰写的一本深入介绍高光谱遥感技术原理、应用及其最新进展的专业书籍。 本书依据高光谱信息的获取、处理及应用这一主线进行编排。
     
  • Remote.Sensing-master.zip_遥感_高光谱_光谱分解_混合像元分解_混合像元
    优质
    Remote.Sensing-master.zip项目致力于研究和开发高光谱遥感数据处理技术，特别是在解决混合像元问题上的创新方法。此资料集包含了相关代码与算法，以实现高效的光谱分解分析。 高光谱影像混合像元分解的一些常用经典代码如下：