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高光谱与LiDAR融合的多模态遥感图像分类数据集

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简介：
本研究构建了一个集成高光谱和LiDAR技术的多模态遥感图像分类数据集，旨在提升复杂场景下的地物识别精度与效率。 高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集包括Houston2013、Trento以及MUUFL。

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  • 高光谱与LiDAR融合的多模态遥感图像分类数据集
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    本研究构建了一个集成高光谱和LiDAR技术的多模态遥感图像分类数据集，旨在提升复杂场景下的地物识别精度与效率。 高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集包括Houston2013、Trento以及MUUFL。
     
  • 高光谱遥感图像分类数据集RAR文件
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    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。
     
  • 关于多特征融合的高光谱遥感图像分类的研究
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    本研究聚焦于提升高光谱遥感图像分类精度，通过创新性地融合多种特征，探索高效的分类算法和模型优化策略。 遥感图像分类在遥感研究领域具有重要意义。本段落提出了一种基于多特征融合的高光谱遥感分类方法，旨在提高其分类精度。该方法结合了空间、光谱及纹理等不同类型的特征，并采用AdaBoost集成算法进行最终分类。 首先，通过主成分分析（PCA）对原始数据进行降维处理并提取图像的纹理和直方图特征；随后将这些特征归一化以确保一致性与可比性。在此基础上使用AdaBoost方法提高分类精度。实验结果显示，在多特征融合策略下获得的分类结果优于单一特征的应用，证明了该方法的有效性和优越性。 这一研究不仅展示了如何利用多种类型的信息来改进高光谱图像识别技术，并且为未来探索更多高级集成学习算法提供了方向和可能性。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 高光谱与遥感图像常见数据集
    优质
    本资料涵盖了高光谱及遥感图像领域内的主要数据集概览，包括各类应用的数据来源、特点及其获取途径。 这里包含常用的高光谱图像（HSI）数据集，如Indian Pavia等。每个数据集中都包含了原始图像信息及其对应的地面真实类别标签。由于文件大小限制，目前只能上传这两个数据集，还有Salinas等其他数据集可供使用，如有需要请留言说明。
     
  • 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。
     
  • 高光谱与遥感图像常用数据集（2）
    优质
    本资料介绍高光谱与遥感图像领域常用的第二部分数据集，涵盖不同应用场景下的高质量、多维度的数据资源。 该包提供了遥感图像分析中常用的Salinas数据集，格式为mat文件，包含各波段的信息以及对应的地面真实标签数据。