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加载高光谱影像数据

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简介：
本工具旨在简化高光谱影像的数据加载过程，支持快速读取和处理大规模高光谱图像数据集，适用于科研与工业应用。 这段文字描述了遥感影像的读取方法。全色影像（单波段影像）与高光谱影像的读取方式不同。代码已经实现，但仍有一些不足之处可以参考和探讨。

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  • 加载高光谱影像数据
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    本工具旨在简化高光谱影像的数据加载过程，支持快速读取和处理大规模高光谱图像数据集，适用于科研与工业应用。 这段文字描述了遥感影像的读取方法。全色影像（单波段影像）与高光谱影像的读取方式不同。代码已经实现，但仍有一些不足之处可以参考和探讨。
     
  • 加载高光谱图像数据
    优质
    本项目专注于高效处理与分析高光谱影像数据的技术研究及应用开发，旨在探索并实现快速、稳定的高光谱图像加载方法。 在Matlab中编写了一段小程序来读取ENVI标准图像（IMG+Hdr）并计算相关系数。试验目的是验证程序能否正确读取ENVİ格式的图片，并进行后续的相关分析处理。
     
  • 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。
     
  • UHD185高光谱影像
    优质
    UHD185高光谱影像是指采用超高分辨率技术获取的包含多个连续窄波段图像数据集，能够提供丰富、详细的地物光谱信息，广泛应用于环境监测和地质勘探等领域。 利用高光谱相机拍摄的图像（仅包含TIF格式）可以提供给有需要的人下载。
     
  • 高光谱影像处理
    优质
    高光谱影像处理是一种先进的遥感技术，通过获取地物连续、详细的光谱信息，实现对目标物质的精确识别和分类。这项技术广泛应用于环境监测、地质调查及农作物研究等领域。 用MATLAB处理高光谱图像涉及多种技术与算法的应用。在进行此类操作时，可以利用MATLAB提供的丰富工具箱和函数库来实现数据预处理、特征提取及分类等任务。此外，通过编写自定义脚本或使用现有代码示例，研究人员能够深入探索高光谱成像领域中的复杂问题，并获得高质量的分析结果。
     
  • 高光谱影像分割
    优质
    高光谱影像分割是指利用高光谱成像技术获取的地物连续光谱信息，通过先进的图像处理算法将具有相似光谱特性的像素区域划分出来的一种技术。这种方法能够有效提升遥感数据解析能力，在环境监测、农业评估及地质调查等领域发挥着重要作用。 这是一个MATLAB的高光谱图像分割程序，代码中没有错误可以直接运行，但缺少详细的解释说明。
     
  • 高光谱与全色融合_光谱_matlab_高光谱影像融合_高光谱_
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB平台实现高光谱图像和全色图像的融合技术研究。通过优化算法，提升高光谱影像的空间分辨率，结合光谱信息与空间细节，旨在提高遥感数据分析精度与应用价值。 自行替换高光谱和全色影像的名称即可运行Brovey_fuse。
     
  • 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。
     
  • Pavia大学高光谱图像数据集下载
    优质
    简介：Pavia大学高光谱图像数据集提供丰富的高光谱遥感影像，适用于分类、目标检测等研究任务。欢迎下载用于学术研究和算法开发。 帕维亚大学数据集是由反射光学系统成像光谱仪（ROSIS-3）传感器在意大利帕维亚市上方收集的高光谱图像数据集。该图像包含610×340像素，具有115个光谱波段。图像被划分为9类，并有总共42,776个标记样本，包括沥青、草地、砾石、树木、金属片、裸露土壤、砖块和阴影。此数据集适用于科研人员及大学生毕业论文中算法的构建与研究。有兴趣者可尝试使用该数据集进行相关实验。
     
  • 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。