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资源分类
搜索资源列表
PaviaC和PaviaU的数据
高光谱遥感PaviaC和PaviaU的数据,包括原始高光谱数据和地物分类数据。只有.mat文件,没有图片。
所属分类:
其它
发布日期:2018-03-14
文件大小:163577856
提供者:
qq_36138734
高光谱图像实验样本
高光谱图像的实验样本,含有indian和paviaU。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-03-25
文件大小:40894464
提供者:
qq_29387359
高光谱遥感图像数据集
常用的高光谱遥感图像数据集,包含Indians Pines、Botswana、KSC、PaviaU、Salinas及它们的ground truth矩阵。文件后缀为.mat
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-04-14
文件大小:203423744
提供者:
hsintao
高光谱数据集
包含常用的高光谱数据集,IndianPines,Paviau,salinas,Simu
所属分类:
专业指导
发布日期:2018-06-07
文件大小:121634816
提供者:
qq_14821323
通过svm cnn knn对高光谱数据集PaviaU进行分类(matlab)
本资源主要通过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。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-08-12
文件大小:36700160
提供者:
weixin_37402233
高光谱影像数据集
用于分类,Indian_pines与PaviaU。其中Indian_pines共三个文件,pavia university两个文件。是matlab 数据
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-04-10
文件大小:46137344
提供者:
omgglovelin
高光谱数据集 包括Indian、Pavia 和 PaviaU
遥感图像的数据集,里面有Indian_pines数据集、Pavia数据集 和 PaviaU数据集,数据集的格式为mat
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-04-29
文件大小:2048
提供者:
q5c521
PaviaU.mat
高光谱所需的常用数据:paviaU.mat 高光谱遥感常用数据集。高光谱所需的常用数据:paviaU.mat 高光谱遥感常用数据集
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-06-22
文件大小:34603008
提供者:
JY_0329
Indian_pines_corrected.mat
该数据是高光谱图像处理中常用的数据,对高光谱图像算法性能的验证具有通用性。Indian_pines,paviaU,salina,
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-06-21
文件大小:5242880
提供者:
JY_0329
Indian_pines-pavia数据集
高光谱图像通用数据集,文件小,占用内存少、验证速度快,适合学生党。注意在python环境下采用load_data1 = sio.loadmat(PaviaU_path)、data2 = load_data1['paviaU']打开
所属分类:
互联网
发布日期:2020-07-28
文件大小:176160768
提供者:
weixin_42216171
PaviaU.zip
the university of pavia,常用的高光谱数据集之一,为.mat文件,方便进行高光谱图像分类的研究。
所属分类:
其它
发布日期:2020-08-06
文件大小:34603008
提供者:
qq_35864862
PaviaU遥感数据
PaviaU遥感数据,.mat文件,带ground truth数据,用于高光谱图像分类实验。 Pavia University 数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪(Reflective Optics Spectrographic Imaging System,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
所属分类:
互联网
发布日期:2020-12-11
文件大小:34603008
提供者:
weixin_40820930
面向高光谱图像分类的空谱半监督局部判别分析
针对传统的基于特征提取的高光谱图像分类算法大多只考虑光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种基于空谱半监督局部判别分析(S3ELD)和空谱最近邻 (SSNN) 分类器的高光谱图像分类算法。该算法结合高光谱图像的空间一致性,在利用标记样本的判别信息保持数据集可分性的基础上,定义空间近邻像元散度矩阵来保存像元的空间近邻结构,提出基于空谱距离的相似性度量并将其应用于局部流形结构的发现和SSNN的构建。S3ELD算法不仅能揭示数据集的局部几何关系,而且增强了光谱域同类像元和空间域近邻像元在低维嵌入空间的
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:8388608
提供者:
weixin_38570854