高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

本次数据集是用于高光谱图像分类使用的indian影像数据集，该图像数据集是采用可见光与红外机载式成像光谱仪器（AVIRIS）获取的来自于印第安纳州西北部IndianPines农业试验场的高光谱图像。
用于遥感方向的研究使用。

主要介绍用ENVI如何实现地物识别，以求在此过程中更好地熟悉和理解高光谱遥感图像的处理方法和步骤。
本章选用的实验数据是一幅经过校准的AVIRIS图像，处理的结果用于地质学应用，这主要是考虑到，到目前为止地质学研究仍然是高光谱遥感的主要应用领域之一。
最后，我对一幅相比之下空间分辨率更高的用于军事的高光谱图像进行了部分改进的分析操作，以便比较分类效果。

资源来源于DoveJay，由于原程序不能显示图像，因此做了修改。
需要不修改的请到http://download.csdn.net/download/dovejay/9820610下载

资源包括99.9%的常用的实验高光谱图像数据，全部是.mat文件，到手即用(数据集和标签都有，部分还有的图像)数据集包括:Indianpines，paviauniversity，paviacenter,botswana,Houston_2013,Houston_2018,KSC,Salinas,xuzhou,xiongan，由于数据量过大，本资源提供百度云链接，请自行下载

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，大家需要的话可留言。

高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。
内有参数注释。
可供高光谱图像解混学习提供帮助。
高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。
内有参数注释。
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多光谱图像融合技术最优秀的源程序!多光谱图像融合技术最优秀的源程序!多光谱图像融合技术最优秀的源程序!

matlab实现用cnn高光谱图像分类，

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。