Advertisement

Pavia大学高光谱图像数据集下载

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 包含Indian、Pavia和PaviaU的高光谱数据集
    优质
    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。
     
  • 加载高光谱图像数据
    优质
    本项目专注于高效处理与分析高光谱影像数据的技术研究及应用开发，旨在探索并实现快速、稳定的高光谱图像加载方法。 在Matlab中编写了一段小程序来读取ENVI标准图像（IMG+Hdr）并计算相关系数。试验目的是验证程序能否正确读取ENVİ格式的图片，并进行后续的相关分析处理。
     
  • 高光谱图像数据集下载汇总（大文件，附百度云链接）
    优质
    本资源提供全面的高光谱图像数据集下载服务，涵盖多种应用场景。包含大量珍贵的数据集文件，并附有方便的百度云链接，便于科研人员获取和使用。 资源包括99.9%的常用实验高光谱图像数据集，全部为.mat文件格式，即插即用（数据集中包含所有所需的标签）。该数据集包括：Indian pines、pavia university、pavia center、botswana、Houston_2013、Houston_2018、KSC、Salinas、xuzhou和xiongan。由于数据量较大，本资源通过百度云链接提供下载服务，请自行获取。
     
  • 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。
     
  • 高光谱图像解混数据集——Samon
    优质
    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。
     
  • 【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.