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Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数听说明，Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数听说明Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数听说明

包含常用的几种高光谱数据，可以用于遥感图像分类。
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem，ROSIS-03）在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除，因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340，因而共包含2207400个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有42776个，这些像素中共包含9类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖

该matlab代码使用multibbandread（）函数对高光谱数据集进行读取，可将任意波段以图像方式进行展示

可以读取高光谱AIRSHDF分层遥感数据，并可以保存为文本，快速方便

本资源次要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类，使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。

针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。
以美国印第安纳州地区的AVIＲIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别，应用J－M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。
最初采用支持向量机分类器进行分类。
实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。

对KSC和PU数据集进行1D光谱特征学习，2D空间特征学习和3D谱空结合特征学习，所用环境为tensorflow-GPU-1.5.0keras2.1.6资源包含KSC和PU两个高光谱数据集

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。