讲述高光谱混合像元的问题,及提取的方法和流程,着重讲解图像端元丰度的反演方法,并进行实例分析
内有常用的高光谱图像(HSI)数据集,有常用的Indian,Pavia。每类数据集里包含图像原始信息,以及相对应的地面真实数据的类别标签。因文件大小限制,只能传这两个数据集,还有Salinas等数据集
深度学习高光谱遥感图像数据集,光谱波段数为102,图像像素1096*1096
一组标准的高光谱数据,以及自己编写multibandread()函数读取的matlab程序,和大家分享,应该对大家有帮助
ThisscenewasgatheredbyAVIRISsensorovertheIndianPinestestsiteinNorth-westernIndianaandconsistsof145\t
高光谱图像是一种多光谱图像,具有高维数据和丰富的光谱信息。在本文中,我们介绍了一个基于变换方法的高光谱图像分类方法,该方法能够对高维数据进行降维处理,从而提高分类精度。同时,我们还探讨了一些可用于高光
基于PyTorch框架的高光谱图像分类2D-CNN网络代码项目,包含网络模型、训练代码、预测代码,还提供Indian Pines数据集。使用20%的数据作为训练集,经10次迭代,模型准确率达到99%左
本数据集包含经典的高光谱图像分类数据集Indian Pines,以及去掉吸水波段后的版本。数据以mat格式提供,可供学者和科研人员进行高光谱图像分类研究和算法开发。数据集详细信息和使用教程可参考官方网
高光谱目标检测的算法,高光谱遥感图像不仅包含了物体的空间信息,而且还包含了物体的光谱信息,其中的每个像素都包含一个近似连续的光谱曲线。高光谱图像中同一波段的所有像素可以形成二维图像,每个像素也包含一条
主要是做了偏色检测,所以后面的颜色矫正没有去验证,之前的等效圆检测偏色算法还是很好用的。
