@python,sklearn,svm,遥感数据分类,代码实例 python_sklearn_svm遥感数据分类代码实例 （1）svm原理简述 支持向量机（Support Vector Machine，即SVM）是包括分类（Classification）、回归(Regression)和异常检测(Outlier Detection)等一系列监督学习算法的总称。对于分类，SVM最初用于解决二分类问题，多分类问题可通过构建多个SVM分类器解决。SVM具有两大特点：1.寻求最优分类边界，即求解出能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面，这是SVM的基本思想；2.基于核函数的扩维变换，即通过核

高光谱常用数据集，包含SA，PU，IP的mat文件和已经转成csv文件的数据集

近年来，遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶 颈，遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该 问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况，本文对国内外1992—2018年间在该领 域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国 家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计，梳理其发展历史及趋势；系统性的总结了各类数据融合算法， 将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法三类，并对 各类算法的优势与适用性进行了分析；归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标，包括有参考影像的融合评价 指标以及无参考影像的融合评价指标；最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。

是从这个网站上下的 http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php?title=Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes 包括1 Indian Pines 2 Salinas 2.1 Salinas scene 2.2 Salinas-A scene 3 Pavia Centre and University 3.1 Pavia Centre scene 3.2 Pavia University scene 4 Cuprite 5 Kennedy Space Center (KSC) 6 Botswana 均为MATLAB数据文件，由于上传大小限制，分三批上传，第一批

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Indian Pines农业试验场的高光谱图像。用于遥感方向的研究使用。

遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接遥感下载国内资源连接

1、Windows下MRT批处理MODIS数据——拼接和重投影等（MRT安装、数据准备、cmd命令实现MRT批量处理）。2、ArcGIS Python实现Modis NDVI批量化月最大合成（arcpython批量处理过程及代码）。3、ENVI中批量去除NDVI的负值（App Store工具安装、使用说明、ENVI批量Band Math、shp文件掩膜裁剪）。

详细的高分一、二号遥感数据预处理流程含参数输入，以及操作截图。

高光谱图像数据集，包含Indian,Pavia。每类数据集里包含图像原始信息，以及相对应的ground truth。

Salinas数据集，用于高光谱遥感图像分类，非常常用。ke'yi