Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

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。

最大信息熵模型Maxent软件V3.4.1是美国哥伦比亚大学StevenJ.Phillips基于Java平台设计的一款用于预测物种潜在分布软件。
目前在第四次全国中药资源普查成果应用方面发挥重要作用（中药材适宜性评价及区划）。
Maxent软件利用最大信息熵模型（MaximumEntropyModel），通过已知的物种分布地和多种环境数据预测物种的可能分布范围即生境适宜度（HSI），该软件由Phillips等在2004年第一次提出，目前最新发布的版本为3.4.1版。

使用stm32f1的HSI时钟配置64M系统时钟，使用systick测试。
使用串口测试，通信正常

基于Matlab的图像RGB和HIS互换，包含RGB转为HSI和HSI转为RGB。

程序代码阐明P0901：灰度AGV路径识别P0902：彩色AGV路径识别P0903：HSI彩色空间的AGV路径识别P0904：路径中心线的定位P0905：Radon变换的AGV路径偏差检测

在HSI空间下的使用OSTU算法做的图像分割，本人编写，很适合初学者，代码十分详细，在matlab下已运行成功。

实现功能：实验目标了解图像颜色空间的转换关系。
了解图像的文件结构。
实验内容完成如下颜色空间的转换。
（4Points）RGB-＞YIQRGB-＞HSIRGB-＞YCbCrRGB-＞XYZ选做：本人实现对BMP文件头的读取，并解析BMP图像文件。
（2.5Points）补充说明程序从命令行中读取文件路径，并输出4个文件，文件名如下：图像原始文件名-学号-YIQ.bmp图像原始文件名-学号-HSI.bmp图像原始文件名-学号-YCbCr.bmp图像原始文件名-学号-XYZ.bmp了解图像的文件结构。

来自《数字图像处理》（冈萨雷斯版）的网上资源。
如果有什么成绩可以来我的博客交流。

matlab图像交融：brovey变换、PCA变换、乘积变换、HSI变换方式。

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。