def _get_aviris(self): data = tf.data.Dataset.from_generator(self._aviris_generator, output_types = (tf.float32, tf.float32)) data = data.batch(self.batch_size) data = data.cache() data = data.prefetch(2) data = data.repeat() return data

这段代码是一个函数，函数名为 `_get_aviris`，该函数返回一个 TensorFlow 的数据集对象 `data`。这个数据集对象是通过调用 `tf.data.Dataset.from_generator` 方法创建的，它的数据来源是 `self._aviris_generator` 方法，该方法应该是一个生成器函数。

这个数据集对象 `data` 通过 `data.batch` 方法被分成批次，每个批次大小为 `self.batch_size`。接着，数据集被缓存到内存中，以便下次使用。然后，数据集对象被预取了 2 个批次的数据，以加速训练。最后，数据集对象被重复使用，以支持无限迭代获取数据。

相关问题

AVIRIS Data

好的，你的问题是关于 AVIRIS 数据的。AVIRIS 是一种高光谱成像仪器，用于获取地球表面的高光谱数据。这些数据可以用于许多应用，例如地质勘探、环境监测和农业管理等。

有关 AVIRIS 数据的一些常见问题包括：

1. AVIRIS 数据是如何收集的？
2. AVIRIS 数据包含哪些信息？
3. 如何处理和分析 AVIRIS 数据？
4. AVIRIS 数据在哪些领域有应用？

请问你对这些问题有哪些进一步的疑问呢？

如何在ENVI软件中使用AVIRIS数据进行感兴趣区的提取和二维散点图分类分析？

在高光谱数据分析中，感兴趣区（ROI）的提取和二维散点图的分类分析是关键步骤，它们可以帮助我们更好地理解地物光谱特性和进行地物分类。为了更深入地掌握这些技能，建议您查阅《使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践》这一资料，它详细介绍了从基础操作到高级分析的完整流程。下面我将为您具体解答如何在ENVI中进行感兴趣区的提取和二维散点图分类分析的过程。

参考资源链接：[使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践](https://wenku.csdn.net/doc/d1p8u7bo9h?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，打开ENVI软件并加载AVIRIS数据。接下来，选择‘ROI工具’来定义感兴趣区。在图像上选择一个或多个区域，根据需要可以调整区域大小和形状，以便准确地捕捉到感兴趣的地物特征。一旦定义完毕，可以通过点击‘分析’然后选择‘ROI属性’来获取该区域的平均光谱曲线，对比波谱库中的光谱曲线进行初步识别。

然后，进行二维散点图分类分析。在ENVI中选择‘分类’菜单下的‘二维散点图’选项，选择两个波段来创建散点图。在散点图上，不同地物类型的像元将会形成不同的聚类，这些聚类可以通过视觉观察或使用统计方法来区分。利用ENVI提供的聚类分析工具，可以进一步对这些聚类进行分类，从而实现地物的自动识别和分割。

最后，为了提高分类精度，可以使用监督分类或非监督分类算法进一步处理二维散点图上的数据。ENVI提供了多种分类工具，包括最大似然分类器、ISODATA和K-means等，你可以根据数据的特点和需求选择合适的分类算法。

以上步骤可以让你在ENVI中利用AVIRIS数据进行感兴趣区的提取和二维散点图分类分析。通过《使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践》的学习和实践，你将能够更加熟练地掌握这些操作，并为后续的遥感图像分析工作打下坚实的基础。

参考资源链接：[使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践](https://wenku.csdn.net/doc/d1p8u7bo9h?spm=1055.2569.3001.10343)