高光谱解混数据集(Samson),具有156个通道的Matlab格式数据,原始数据有952x952像素。
每个像素记录在156个通道上,覆盖401nm至889nm的波长。
光谱分辨率高达3.13nm。
由于原始图像太大,这在计算成本方面非常昂贵,因此使用95×95像素的区域。
它从原始图像中的第(252,332)像素开始。
此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。
具体而言,该图像中有三个目标,分别是“#1土壤”,“#2树”和“#3水”。
2023/10/29 12:43:07 3.42MB 高光谱解混数
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ke'yi
2023/8/5 21:28:51 26.33MB 高光谱遥感
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“bad_pixel_list_esri.txt”中有些波段的坏带没有,而且77-224的256号都重复了,参考**谭炳香《EO-1Hyperion高光谱数据的预处理》**后,更完善的
2023/7/7 15:21:45 2KB hyperion bad pixel list
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高光谱解混数据集(JapserRidge),matlab的mat文件。
原始数占有512x614个像素。
每一个像素记其实规模从380nm到2500nm的224个通道中。
光谱分说率高达9.46nm。
由于这个高光谱图像太繁杂而没法患上到底子梦想,于是咱们思考100x100像素的子图像。
第一像素从原始图像中的第(105,269)像素末了。
在移除了通道1--3,108-112,154-166以及220-224后(由于密集的水蒸气以及大气效应),咱们留存了198个通道(这是HU阐发的罕有预处置)。
2023/5/6 19:12:01 2.88MB 高光谱解混数
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡