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肯尼迪航天中心(KSC)的高光谱遥感数据库

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简介：
肯尼迪航天中心的高光谱遥感数据库汇集了该地区详尽的地理与环境信息，为科研人员提供独特的数据资源，支持空间技术、地球科学及生态研究。 On March 23, 1996, NASAs AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) instrument collected data over the Kennedy Space Center (KSC) in Florida. The AVIRIS collects information across 224 bands of 10 nm width with center wavelengths ranging from 400 to 2500 nm. Data acquired at an altitude of approximately 20 kilometers have a spatial resolution of 18 meters. After eliminating water absorption and low signal-to-noise ratio (SNR) bands, the analysis utilized 176 bands. Training data were selected using land cover maps derived from color infrared photography provided by KSC and Landsat Thematic Mapper (TM) imagery. A vegetation classification scheme was developed by KSC personnel to define functional types that are discernible at the spatial resolution of both Landsat and AVIRIS data. The challenge in this environment is distinguishing between certain vegetation types due to their similar spectral signatures. For classification purposes, 13 classes representing various land cover types occurring within this area were defined for the site.

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  • 肯尼迪航天中心(KSC)的高光谱遥感数据库
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    肯尼迪航天中心的高光谱遥感数据库汇集了该地区详尽的地理与环境信息，为科研人员提供独特的数据资源，支持空间技术、地球科学及生态研究。 On March 23, 1996, NASAs AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) instrument collected data over the Kennedy Space Center (KSC) in Florida. The AVIRIS collects information across 224 bands of 10 nm width with center wavelengths ranging from 400 to 2500 nm. Data acquired at an altitude of approximately 20 kilometers have a spatial resolution of 18 meters. After eliminating water absorption and low signal-to-noise ratio (SNR) bands, the analysis utilized 176 bands. Training data were selected using land cover maps derived from color infrared photography provided by KSC and Landsat Thematic Mapper (TM) imagery. A vegetation classification scheme was developed by KSC personnel to define functional types that are discernible at the spatial resolution of both Landsat and AVIRIS data. The challenge in this environment is distinguishing between certain vegetation types due to their similar spectral signatures. For classification purposes, 13 classes representing various land cover types occurring within this area were defined for the site.
     
  • 印度潘尼斯的高光谱遥感数据集
    优质
    印度潘尼斯高光谱遥感数据集是由印度国家机构制作的一套详尽的地表反射率测量集合，适用于农业、环境监测及科研领域。该数据集覆盖了广泛的地理区域和多样的地物类型，为用户提供了丰富的研究素材。 高光谱遥感数据集Indian Pines包含测试集和训练集。
     
  • 萨利纳斯高光谱遥感数据库
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    萨利纳斯高光谱遥感数据库是加州理工学院建立的一个重要数据集，包含详细的高光谱图像和地面实况信息，主要用于支持地球观测领域的研究与应用。 该场景由224波段的AVIRIS传感器在加州萨利纳斯谷采集，并具有高空间分辨率（3.7米像素）。覆盖区域包括512行和217个样本。与印度普林斯场景类似，我们排除了水吸收带中的20个波段，在这种情况下是：[108-112]、[154-167] 和 224。此图像仅提供传感器辐射数据形式的数据。它包括蔬菜地、裸土和葡萄园田地。萨利纳斯地面真实场景包含16类。
     
  • 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。
     
  • 【高光谱图像数据集】KSC版本
    优质
    简介：本数据集为改良版肯塔基草地(KSC)高光谱图像集合，适用于各类分类算法的研究与测试。 On March 23, 1996, NASAs AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) instrument collected data over the Kennedy Space Center in Florida. The AVIRIS collects data across 224 bands with a width of 10 nm and center wavelengths ranging from 400 to 2500 nm. Data were acquired at an altitude of approximately 20 km, resulting in a spatial resolution of 18 meters. After removing water absorption and low signal-to-noise ratio (SNR) bands, the analysis used 176 remaining bands. Training data for classification were selected based on land cover maps derived from color infrared photography provided by Kennedy Space Center and Landsat Thematic Mapper imagery. A vegetation classification scheme was developed at KSC to define functional types that are discernible at both Landsats spatial resolution and that of the AVIRIS data. The similarity in spectral signatures for certain vegetation types makes it challenging to distinguish land cover classes. For this analysis, 13 distinct land cover categories were defined to represent various environmental conditions present within the Kennedy Space Center area.
     
  • 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。
     
  • 高质量数据，卫星遥感影像，南京航空航天大学导航中心
    优质
    本项目聚焦于利用高质量卫星遥感影像技术，致力于提升精准定位与导航能力的研究，由南京航空航天大学导航中心主导。 高分数据和卫星遥感图像来自南京航空航天大学导航中心。
     
  • 博茨瓦纳的高光谱遥感数据集
    优质
    本数据集为博茨瓦纳地区量身定制，包含详尽的高光谱遥感信息，适用于土地覆盖分类、资源勘探及环境变化监测等多领域研究。 NASA的EO-1卫星在2001年至2004年间对博茨瓦纳的奥卡万戈三角洲进行了一系列数据采集工作。该卫星上的Hyperion传感器以每像素30米的空间分辨率，在7.7公里宽的带状区域内，通过242个波段覆盖从400到2500纳米光谱范围的数据收集，每个波段宽度为10纳米。 由德克萨斯大学空间研究中心进行数据预处理工作，以减少坏探测器、探测器间失调和瞬时异常的影响。移除了未经校准且存在噪声的水吸收特征相关波段，并保留了其余145个候选特征波段：[10-55, 82-97, 102-119, 134-164, 187-220]。本研究分析的数据采集于2001年5月31日，包含来自已识别的14个类别的观测结果，这些类别代表了季节性沼泽、偶尔出现的沼泽以及三角洲远端区域较为干燥的林地中的土地覆盖类型。
     
  • 高光谱遥感数据的预处理方法
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    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。