从https://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes上爬取Indian Pines数据，提供源代码

### 回答1：
我抱歉，由于我是语言模型而不是爬虫，所以无法从网站上爬取 Indian Pines 数据。但是，我可以提供一些帮助爬取数据的建议。

如果您想爬取数据，您可以使用 Python 中的爬虫库，如 Scrapy 或 BeautifulSoup。这些库可以帮助您编写爬虫程序来提取网页上的信息。

举个例子，如果您使用 BeautifulSoup 库爬取网页，您可能会使用如下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 从 soup 中提取信息

这个代码段通过 requests 库下载网页，然后使用 BeautifulSoup 库解析网页。

如果您是第一次使用爬虫，我建议您查看一些教程来帮助您了解如何使用这些库，如何爬取数据以及如何处理您提取的数据。

### 回答2：
爬取Indian Pines数据可以使用Python编程语言以及第三方库进行网络爬虫的开发。以下是一个简单的示例源代码，可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来完成网页的解析和数据的提取。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义目标链接
url = "https://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes"

# 发起请求并获取响应
response = requests.get(url)

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位到Indian Pines数据所在的表格
table = soup.find('table', class_='wikitable sortable')

# 遍历表格行
data = []
for row in table.find_all('tr')[1:]:
    # 获取每一行的列数据
    columns = row.find_all('td')
    # 提取需要的数据，这里假设数据位于第2和第3列
    name = columns[1].text
    link = columns[2].find('a')['href']
    data.append((name, link))

# 输出数据
for name, link in data:
    print(name, link)

在该示例中，我们首先使用requests库发送一个GET请求，获取链接对应的网页内容。然后，使用BeautifulSoup库解析HTML，并定位到Indian Pines数据所在的表格。随后，我们遍历表格的每一行，提取第2和第3列的数据，即数据名称和下载链接。最后，将提取到的数据输出。根据实际需求，你可以进一步修改上述代码以满足你的具体要求，比如将数据下载到本地等。

### 回答3：
爬取Indian Pines数据可以通过编写Python脚本来完成。下面提供了一个示例代码：

import urllib.request

# 定义要爬取的网页URL
url = 'https://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/6/67/Indian_pines_corrected.mat'

# 设置保存文件的路径和文件名
save_path = '保存路径/Indian_pines_corrected.mat'

try:
    # 发送请求并下载文件
    urllib.request.urlretrieve(url, save_path)
    print('文件下载成功！')
except Exception as e:
    print('文件下载失败:', str(e))

在上面的代码中，我们使用`urllib.request.urlretrieve()`函数从指定的URL下载文件，然后保存到本地的指定路径下。你需要将代码中的`保存路径`替换为你想要保存文件的实际路径。

运行上述代码后，就可以从给定的URL上下载Indian Pines数据，并保存到本地指定路径下。