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Salinas_ 高光谱遥感数据集更新版

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简介：
Salinas_高光谱遥感数据集更新版是对经典的Salinas数据集进行增强与优化后的版本，旨在为高光谱图像处理和分析提供更丰富的训练资源。 这是一款非常实用的用于高光谱遥感图像分类的Salinas数据集，欢迎下载使用。

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  • Salinas_ 高光谱遥感数据集更新版
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    Salinas_高光谱遥感数据集更新版是对经典的Salinas数据集进行增强与优化后的版本，旨在为高光谱图像处理和分析提供更丰富的训练资源。 这是一款非常实用的用于高光谱遥感图像分类的Salinas数据集，欢迎下载使用。
     
  • 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。
     
  • 萨利纳斯高光谱遥感数据集
    优质
    萨利纳斯高光谱遥感数据集是一套广泛应用于高光谱图像处理与分析领域的标准测试数据集，源自美国加利福尼亚州萨利纳斯谷地。该数据集包含丰富的地面目标信息及详细的像素级标注，为算法开发和性能评估提供了宝贵的资源。 Salinas数据集是高光谱遥感图像分类中的常用数据集。
     
  • 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。
     
  • 博茨瓦纳的高光谱遥感数据集
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    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。
     
  • 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。