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包含Indian、Pavia和PaviaU的高光谱数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Pavia高光谱数据集.zip
    优质
    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。
     
  • 基于Matlab的PaviaU高光谱数据集分类
    优质
    本研究利用Matlab平台对PaviaU高光谱数据集进行分类处理，采用多种算法优化分类效果，旨在提升遥感图像的地物识别精度。 使用MATLAB对Pavia University高光谱数据集进行分类。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 常用的高光谱数据集-Botswana、HoustonU、Indian_Pines、KSC、Pavia、Salinas、Xiong...
    优质
    这段简介介绍了一系列广泛使用的高光谱数据集，包括Botswana、HoustonU、Indian Pines、KSC、Pavia、Salinas和Xiong等，它们为研究和开发高光谱图像处理算法提供了宝贵的数据资源。 常见的高光谱数据集包括Botswana、HoustonU、Idian_pines、KSC、Pavia、Salinas、Xiongan和Xuzhou。这些数据集中包含光谱数据以及标注信息，并且提供伪色彩图和标注图像，文件格式均为.mat格式。由于文件大小超过上传限制，因此需要通过百度云盘进行分享。
     
  • Pavia大学的高光谱数据及地面验证数据
    优质
    该资料集包含Pavia大学区域详尽的高光谱图像及其对应地面实况验证信息，适用于遥感领域内的分类与识别研究。 Pavia University的高光谱数据和地面验证数据，MATLAB版本。
     
  • 基于SVM、随机森林和K-NN的高光谱图像分类：包含Indian_pines、PaviaU和Salinas数据集及标签
    优质
    本研究运用支持向量机(SVM)、随机森林和K-最近邻(K-NN)算法，对高光谱图像进行分类分析，并在Indian_pines、PaviaU和Salinas三个标准数据集上进行了验证。 使用SVM、随机森林及K-NN算法对高光谱图像进行分类，并内置了Indian_pines、PaviaU、Salinas数据集及其标签。
     
  • 利用SVM、CNN和KNN方法对PaviaU高光谱数据集进行分类（Matlab）
    优质
    本研究采用SVM、CNN及KNN算法，在MATLAB平台上对PaviaU高光谱数据集进行了详细分类分析，旨在探索最优的图像分类技术。 本资源主要利用MATLAB对PaviaU高光谱数据集进行分类。采用了PCA、KPCA和LDA三种数据降维方法以及SVM、KNN和CNN三种数据分类算法。