图像分类 高光谱数据集

ndian Pines 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。 AVIRIS 成像光谱仪成像波长范围为 0.4-2.5μm，是在连续的 220 个波段对地物连续成像的，但是由于第 104-108，第 150-163 和第 220 个波段不能被水反射，因此，我们一般使用的是剔除了这 20 个波段后剩下的 200 个波段作为研究的对象

遥感必备啊！！！高光谱 遥感 地信，测绘，资环都需要的啊！！！抱你满意啊！！！

此数据为星载高光谱遥感数据，里面包含去除无效波段的数据及所其数据维度大小，还包含其Ground Truth，对算法分析验证很有用

该包提供了遥感图像分析中常用的Salinas数据集，为mat格式，包括各波段信息，及对应的地面真实数据的标签。

SLIC 高光谱图像降维...........................................................................................................................................................................................................

matlab遥感分类代码CNN-AL-MRF 这就是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》的代码。 如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文。 [1] 曹向勇，姚敬，徐宗本，孟德宇。 具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类。 IEEE 地球科学与遥感学报，2020 年。() [2] H. Bi、F. Xu、Z. Wei、Y. Xue 和 Z. Xu，一种用于最小监督 polsar 图像分类的主动深度学习方法。 IEEE 地球科学与遥感学报，2019 年。 在 Windows 中安装 Matconvnet 请按照网站上的说明进行操作：。 再现结果 重现第四部分的实验结果。 D(1)，请跑 matlab CNN_AL_MRF_main.m 接触： 如果您有任何问题，欢迎与我联系（ / ）。

在进行遥感图像多分类识别时, 针对使用传统方法遇到的分类模型特征提取困难、分类精度不理想、分类种类少等问题, 研究了卷积神经网络(CNN)模型在高光谱遥感地物多分类识别中的可行性及不同CNN 模型对高光谱遥感地物多分类的识别效果。从ISPRS(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)提供的Vaihingen及Google Earth中采集数据,制作了包含6类地物的数据集一。在此基础上增加10类地物制作数据集二, 再增14类地物制作数据集三。在预处理图像数据之后, 通过设置神经网络结构、调整模型参数、对比神经网络模型等, 上述3类数据集的地物分类识别率均达到95%以上。通过分析不同CNN模型对高光谱遥感地物多分类识别效果的影响, 证实了CNN模型在高光谱遥感地物多分类识别应用的可行性且具有较高的识别率。实验结果为CNN模型在高光谱遥感地物多分类识别中的应用提供了一定的参考。

行业分类-设备装置-基于距离几何理论的高光谱遥感图像混合像元分解方法

高光谱图像聚类的有效算法