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如何使用MATLAB编写代码，针对MUUFLGulfport的高光谱和LIDAR数据？该数据集包含HSI和LIDAR图像数据。

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简介：
该存储库提供了用于matlab代码编写的相关资源，其中包含MUUFL湾港高光谱和LiDAR数据收集文件。校园1图像的MUUFL Gulfport 高光谱数据场景标签已在 Google Earth KML 中标记，并记录了这些场景的带有地理位置信息的照片以及目标地面的真实位置。此外，还提供了公牛目标检测得分码。请注意，如果任何出版物或演示文稿中使用了这些数据，务必引用以下参考文献：P.Gader, A.Zare, R.Close, J.Aitken, G.Tuell，“MUUFL湾港高光谱和LiDAR机载数据集”，佛罗里达大学，盖恩斯维尔，佛罗里达州，技术报告 REP-2013-570，2013年10月。若在任何出版物或演示文稿中使用场景标签，则需参考以下参考文献：X.Du和A.Zare，“技术报告：MUUFLGulfport数据集的场景标签地面真相图”，佛罗里达大学，盖恩斯维尔，佛罗里达州，发行号 20170417，2017年4月。该代码的可用性为：。如果任何出版物或演示中使用了这些评分或检测代码，则必须引用以下参考文献：T.Glenn, A.Zare, P.Gader, D.Dranishnikov。（2016）。Bull

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  • MATLAB中编写代码的方法 - MUUFL Gulfport: 包含HSI和LIDAR的MUUFL Gulfport数据集...
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    本资源介绍在MATLAB环境下针对包含HSI与LIDAR数据的MUUFL Gulfport数据集进行编程的方法，适用于遥感数据分析及处理。 该存储库包含MUUFL湾港高光谱及LiDAR数据收集文件、校园1图像的MUUFLGulfport高光谱数据场景标签以及在Google Earth KML中标记了此场景的照片和目标地面的真实位置公牛目标检测得分码。注意：如果使用这些数据进行出版或演示，必须引用以下参考文献： P.Gader, A. Zare, R. Close, J. Aitken, G. Tuell，“MUUFL湾港高光谱和LiDAR机载数据集”，佛罗里达大学，盖恩斯维尔，佛罗里达州，技术代表REP-2013-570，2013年10月。 如果使用场景标签进行出版或演示，则必须引用以下参考文献： X.Du和A.Zare，“技术报告：MUUFLGulfport数据集的场景标签地面真相图”，佛罗里达大学，盖恩斯维尔，佛罗里达州，技术发行号：20170417，2017年4月。 如果使用任何评分或检测代码进行出版或演示，则必须引用以下参考文献： T.Glenn, A. Zare, P. Gader, D. Dranishnikov。（2016）。Bull
     
  • HSI+Lidar数据集：Houston 2013
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    HSI+LiDAR 数据集：Houston 2013 是一个结合高光谱成像与激光雷达技术的数据集合，记录了美国休斯顿市在2013年的地理信息，为城市规划、环境监测等领域提供了详尽的分析基础。 Houston 2013数据集结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术，主要用于遥感及地理信息系统研究领域。该数据集提供了精确的地理信息分析所需的丰富空间维度和光谱维度的信息，在地表覆盖分类、城市环境监测以及农业遥感等多个方面具有重要的应用价值。 高光谱成像技术能够获取连续光谱波段范围内的地物反射特性，因此HSI数据包含了大量光谱波段，有助于识别与区分不同的地面物体类型如植被、水体和人造结构。另一方面，激光雷达通过发射激光脉冲并测量返回信号来获得精确的三维地形信息。LiDAR数据集通常包括高度信息、形状细节及地表粗糙度等特征，在地形分析、建筑物建模以及树木高度测定等方面具有重要作用。 Houston 2013数据集中HSI和LiDAR的数据分别被划分为测试集与训练集，这种划分方式便于开发并评估用于地物分类的遥感影像解译算法。在实际应用中，测试集合通常用来验证算法准确性；而训练集合则用于训练机器学习模型或分类器以识别不同类型的地面物体。 该数据集文件名称揭示了其结构：HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表高光谱成像的测试与训练集；LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat则对应激光雷达的数据。TeLabel.mat及TrLabel.mat可能包含相应的标签信息，即每块地物的具体分类。 研究者在处理这些数据时需要掌握遥感影像分析工具和技术，例如使用ENVI、ArcGIS或ERDAS Imagine等软件进行HSI预处理和分析；以及Terrascan与LIDAR360等软件用于LiDAR点云的处理。此外，在高光谱数据分析中应用深度学习方法（特别是卷积神经网络）也显示出了显著效果，能够自动提取并利用光谱特征以提高分类精度。 Houston 2013数据集为遥感领域的研究人员提供了一个宝贵的平台，他们可以在该平台上开发和测试新的地表分类算法及模型，并推动环境监测与分析中遥感技术的应用与发展。
     
  • 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。
     
  • RoboSense Lidar-16数据包.zip
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    该文件包含RoboSense Lidar-16传感器的数据包，内含详细的激光雷达点云数据及配置信息，适用于自动驾驶、机器人导航等领域研究和开发。 这段文字介绍了Robosense开发所需的资料，包括用户手册、产品手册以及在Ubuntu环境下使用的Ros驱动。
     
  • 包含Indian、Pavia和PaviaU的高光谱数据集
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    该简介介绍了一个结合了Indian Pines、University of Pavia及Pavia University场景的高光谱数据集，适用于遥感与分类研究。 遥感图像的数据集包括Indian_pines数据集、Pavia数据集 和 PaviaU数据集，这些数据集的格式为mat。
     
  • 使用MATLAB编写的K-SVD图像去噪代码（包含完整数据和代码）
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    本资源提供基于MATLAB实现的K-SVD算法代码用于图像去噪处理，包括所有必要的数据文件及完整的源代码。 基于MATLAB编程实现的K-SVD图像去噪代码完整、包含数据且有详细注释，方便进一步扩展应用。如在运行过程中遇到问题或希望进行创新性修改，请通过私信联系博主。本科及以上学历的学生可以下载该应用并进行相关研究和开发工作。如果发现内容与需求不完全匹配，也可以直接联系博主寻求更多帮助以实现扩展。
     
  • 【高光谱图像数据集】印度潘尼斯数据集
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    简介：印度潘尼斯高光谱图像数据集是一套详尽记录了特定区域地物信息的数据集合，广泛应用于土地覆盖分类、目标检测等领域。 该场景由AVIRIS传感器在印第安纳州西北部的印度潘斯测试站点采集，包含145×145个像素和224个光谱反射率波段，在0.4至2.5微米范围内。此场景是更大图像的一部分。印第安潘斯场景中三分之二是农业用地，三分之一为森林或其他自然植被。该区域有两条主要的双车道公路、一条铁路线以及一些低密度住宅和其它建筑及小路。由于拍摄时间在六月，部分农作物如玉米和大豆尚处于早期生长阶段，覆盖率不到5%。 地面实况数据被划分为十六个类别，并非所有分类都是互斥的。我们还通过移除水吸收区域内的波段（即104-108、150-163以及220）将光谱带数量减少到200个。印度潘斯的数据可以通过普渡大学MultiSpec网站获取。 该场景没有包含联系方式和网址信息，因此在重写时无需特别说明这些内容的缺失或修改。
     
  • HDR数据集下的Hyperspectral Image Read - MATLAB图像处理_高光谱数据集
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    本资源提供基于MATLAB的高光谱图像读取工具及HDR格式高光谱数据集，适用于深入研究与分析高光谱影像信息。 在IT领域，高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）是一种先进的遥感技术，能够捕捉到连续的、丰富的光谱信息，为科学研究、环境监测、农业分析及医疗诊断等多个应用提供了强大的工具。本资料包专注于HDR格式的高光谱图像数据集，并介绍如何在MATLAB环境中读取和处理这些数据。 高光谱数据集通常包含数百乃至上千个波段，每个波段对应特定的光谱范围，从而能够获取物体详细的光谱特征信息。HDR格式则意味着图像具有广泛的动态范围，能捕捉到从暗部至亮部的所有细节，在分析复杂光照条件下的场景时尤其有用。 在MATLAB中处理高光谱数据首先需要掌握如何正确读取这些数据。MATLAB提供了多种函数用于不同类型的数据文件的处理，对于HDR格式可能需要使用`imread`或其他自定义方法来完成读取工作，因为标准的MATLAB功能不直接支持该格式。成功读入后通常会获得一个三维数组，其中前两个维度代表空间信息，第三个维度则表示光谱信息。 为了显示高光谱图像，数据预处理是必要的步骤之一，这包括归一化、降维和校正等操作。MATLAB的`imshow`或`imagesc`函数可用于展示单个波段或多波段组合的数据，帮助用户理解其独特的光谱特征。此外，使用工具箱中的`hypercube`函数可以可视化高光谱立方体，并允许交互式浏览不同波段。 进行高光谱数据分析通常涉及分类、目标检测及特征提取等任务。例如，利用聚类算法如K-means可将图像划分为不同的类别；或者采用支持向量机（SVM）或随机森林模型来识别特定的目标物体。MATLAB的统计和机器学习工具箱提供了这些方法的具体实现。 处理高光谱数据时还应注意噪声管理和异常值检测，以保证数据分析的质量。MATLAB提供了一系列滤波器如均值、中值滤波以及Z-score标准化等统计手段改善数据质量；同时通过主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等方式进行特征选择来降低维度，并保留关键的光谱信息。 验证模型的有效性是另一个重要环节，可采用交叉验证和混淆矩阵等评估方法。MATLAB拥有丰富的函数库支持这些过程，帮助优化模型性能。 本资料包提供了HDR高光谱数据集及相应的MATLAB代码示例，旨在让用户掌握从读取、预处理到分析的全过程技能，并利用MATLAB的强大功能解析高光谱图像信息，在各应用领域获得有价值的见解。
     
  • LiDAR点云原始数据
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    LiDAR点云原始数据是由激光雷达设备收集的一系列三维坐标信息，用于精确描绘环境中的物体和地形。 机载Lidar点云数据包含影像等多种信息。
     
  • 高光谱图像解混数据集——Samon
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    Samon是一款专为高光谱图像解混设计的数据集，包含多样化的地物光谱信息和复杂的混合像元场景，旨在促进机器学习算法在遥感领域的应用与发展。 高光谱图像解混数据集Samon提供了一系列用于研究的高光谱图像数据。该数据集旨在支持对复杂场景中的材料进行精确识别与分析的研究工作。