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高光谱华盛顿特区购物中心数据集。

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简介：
为了促进各位同学在高光谱编程方面的学习，我们将介绍一些常用的高光谱数据集的上传方法，这些方法主要面向使用MATLAB的用户，并且可以直接通过load函数进行便捷的访问和利用。

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  • 华盛顿特区国家广场高光谱数据集
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    本数据集涵盖华盛顿特区国家广场区域，采用高光谱成像技术，提供精确的地物识别与分类信息，适用于遥感研究及环境监测。 为了帮助大家更好地学习高光谱编程，我将上传一些常用的高光谱数据集，这些数据集仅适用于MATLAB用户，并且可以直接通过load命令来使用。
     
  • 华盛顿特区购物中心地区的HYDICE传感器数据
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    这段简介可以描述为：华盛顿特区购物中心地区HYDICE传感器数据记录了该区域详细的环境与人流信息，旨在提供决策支持和研究分析。 HYDICE传感器收集了Washington DC mall地区的数据，包括影像数据和真实地物信息的matlab数据。
     
  • 购物中心数据集
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    本数据集汇集了购物中心的人流、商铺销售及顾客消费行为等多维度信息，旨在为零售分析与商业策略制定提供有力的数据支持。 本段落探讨了使用多列卷积神经网络进行单图像人群计数的方法，并特别关注了Mall dataset 数据集的应用。这种方法通过改进的深度学习架构提高了在复杂场景下的人群密度估计精度，为智能监控系统提供了一种有效的解决方案。
     
  • 华盛顿特区自行车租赁预测（Python）
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    本项目使用Python语言分析华盛顿特区自行车租赁数据，建立预测模型以估算未来需求，助力优化城市公共自行车服务。 ### 项目名称：区域自行车租赁预测模型 **项目概述：** 本项目旨在对华盛顿某一特定时段的自行车租赁数量进行准确预测，从而帮助经营户主根据天气状况、日期特性等因素合理安排区域内自行车资源。 **项目流程：** 1. **数据探索与清洗（EDA）:** 对原始数据集进行全面的数据探索分析，并处理缺失值和异常值。 2. **特征工程：** - 关联性分析及可视化，对时间性和气候性的主要特征进行深入挖掘； - 处理多重共线性问题以及偏态分布的调整。 3. **模型构建与评估：** 使用均方根对数误差（RMSLE）作为损失函数标准，测试并比较随机森林(RandomForest)、逻辑回归(LR)和梯度提升决策树(GDBT)三种算法的效果。 **项目结论：** 通过对比不同机器学习方法的预测结果发现，GDBT模型在该任务中表现最优，其均方根对数误差（RMSLE）值为0.1908。
     
  • 高光谱数据集合
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    高光谱数据集合是指包含大量不同地物、物体或场景的高光谱图像的数据集，广泛应用于目标检测、分类与识别等领域。 常用的高光谱数据集包括IndianPines、PaviaU、Salinas以及Simu。
     
  • Salinas高光谱数据集
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    Salinas高光谱数据集是由美国NASA提供的一款广泛应用于分类和识别地物目标的研究资料，包含丰富的光谱信息，适用于农业、地质学等领域的研究与应用。 图像分类高光谱数据集涉及利用高光谱成像技术对不同物质进行精确识别与分类的研究领域。这种技术通过获取目标物在可见光到短波红外区域内的连续、窄带的电磁辐射信息，能够提供比传统彩色影像更为丰富的细节和特征，从而实现对地表覆盖类型或材料性质的高度区分。 重写后的内容没有改变原文意思，并且去除了文中提到的所有链接和个人联系方式。
     
  • 高光谱解混数据集(Cuprite矿区域图)
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    本数据集为Cuprite矿区域的高光谱影像解混结果，包含多种地物端元及其丰度分布信息，适用于矿物识别与地质研究。 Cuprite（矿区图）是高光谱解混研究中的标准数据集之一，它涵盖了美国内华达州拉斯维加斯的Cuprite矿区。原始数据包含224个波段，覆盖从370nm到2480nm的范围。在移除有噪声和吸水通道后（即1至2号以及221至224号、104至113号及148至167号），数据集仍保留了188个波段的信息。该区域中的一个特定部分，尺寸为250×190像素，被认为存在有14种矿物的分布情况。 然而，在实际分析中考虑到相似矿物变体之间的细微差异后，最终确认的数据集中包含的是这十二类主要矿物：#1 Alunite, #2 Andradite, #3 Buddingtonite, #4 Dumortierite, #5 Kaolinite1, #6 Kaolinite2, #7 Muscovite, #8 Montmorillonite, #9 Nontronite, #10 Pyrope, #11 Sphene 和#12 Chalcedony.
     
  • 地物光谱特性与地面光谱数据采集优质文档.ppt
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    本PPT探讨了地物光谱特性的研究及其在遥感和地理信息系统中的应用，并详细介绍了地面光谱数据的采集方法和技术要点。 地物光谱特征是指不同物体对电磁波的反射、吸收及透射特性，这些特性是物理化学特性和微观结构共同作用的结果。通过分析地物光谱特征可以获取关于物质成分、结构状态等信息，在遥感技术、环境监测和地质勘探等领域具有广泛应用价值。 一、地物反射光谱 地物反射光谱指的是物体对电磁波的反射特性，具体表现为单位入射能量中被物体反射回的能量比例。这一比例被称为“反射率”，其值范围在0到1之间。通过测量不同物质的反射率可以判断该物质的基本性质。 根据光线与表面相互作用的方式，地物反射主要分为镜面反射和漫反射两种类型：前者遵循光的折射定律（即入射角等于反射角），而后者则表现为不规则散射现象，光线从物体表面朝各个方向均匀扩散开来。 二、典型地物反射波谱特征 悬浮泥沙含量增加会使得水体变得浑浊，并影响其光谱表现；同样，叶绿素浓度的变化也会显著改变水域的光学性质。此外，岩石等固体物质的表面结构也会影响光线在其上的反射特性。 三、地物光谱数据采集方法 地面光谱特征的数据收集通常借助光纤连接至光谱仪来完成样本测量工作，其中视场角设定为25度左右。需要注意的是，在实际操作过程中需要考虑诸如叶绿素浓度和悬浮泥沙等因素对最终结果的影响。 综上所述，地物光谱特性的研究及地面光谱数据的采集在相关领域中占据着重要地位，并且对于提升科学研究与应用水平具有重要意义。
     
  • 印度高光谱数据集
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    印度高光谱数据集是一套针对印度地区采集的高分辨率地物反射率数据集合，适用于环境监测、地质勘探及农业研究等多个领域。 主要提供了高光谱数据集，包括两幅高光谱图像：Pavia University 和 Indian Pines。
     
  • Pavia高光谱数据集.zip
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    该资料包包含由意大利帕维亚大学提供的高分辨率Pavia场景高光谱图像数据集，适用于遥感、目标检测和分类研究。 该文件包含Pavia.mat和Pavia_gt.mat，是用于深度学习的高光谱遥感图像数据集之一。