加州Salinas谷高光谱遥感图像数据集详解
需积分: 43 79 浏览量
更新于2024-11-03
收藏 51.54MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Salinas.zip"
1. 遥感技术与AVIRIS传感器
遥感技术是一种不与目标物体直接接触即可获取信息的技术,广泛应用于地理信息、环境监测、农业、林业等领域。AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)是一种航空高光谱成像仪,能够捕捉从可见光到近红外波段的高分辨率数据。AVIRIS传感器能够获取大量波段的数据,因此对于科学研究和资源调查来说非常有价值。
2. 高光谱遥感图像
高光谱遥感图像是一种特殊的遥感图像,它能提供连续的、连续覆盖的光谱信息。高光谱遥感的特点是具有很多(例如224个波段)非常窄且连续的波段,能够提供对地物更加详尽的光谱信息。与传统的多光谱遥感相比,高光谱遥感的优势在于其对地物的精细光谱分辨率和识别能力。
3. Salinas图像集介绍
Salinas图像集是由AVIRIS传感器在加州Salinas Valley拍摄的。它是一个非常著名的高光谱遥感图像数据集,常被用于农作物分类和语义分割的研究。数据集的空间分辨率为3.7米,意味着在水平方向上,图像的每个像素点代表地面上的实际3.7米区域。图像尺寸为512*217像素,即图像的宽度为512像素,高度为217像素。
4. 数据预处理
原始Salinas数据包含了224个波段,但其中一些波段因为水汽吸收的影响强烈而被去除,最终剩下204个波段。水汽吸收波段由于受到大气中水汽的影响,会使得这些波段的信息受噪声干扰严重,不利于后续分析,所以通常会被移除。
5. 农作物遥感分类
Salinas图像集包含了16种不同的农作物类别。通过对图像进行分类,可以识别出不同农作物的分布情况。分类通常需要采用机器学习或者深度学习的方法进行语义分割,这是一种将图像像素划分到不同类别中的技术,以准确地识别出图像中每一部分属于哪种农作物。
6. 应用标签
数据集的标签包括了"高光谱"、"遥感图像"、"语义分割"和"农作物遥感图像"。这些标签反映了数据集的特点和应用场景。高光谱标签强调了数据的高光谱特性,遥感图像标签说明了图像的来源,语义分割标签指出了图像处理的方法,而农作物遥感图像则说明了图像的应用领域。
7. 压缩包文件列表解析
- Salinas.mat:该文件可能包含了高光谱图像的原始数据矩阵,用于存储和处理高光谱图像数据。
- Salinas_corrected.mat:该文件可能包含了经过校正的高光谱图像数据,用于去除噪声、校正大气等影响,以提高数据质量。
- Salinas_gt.mat:该文件可能包含了高光谱图像的地面真实信息(ground truth),用于训练和验证语义分割算法的准确性。
通过以上分析,我们可以了解到Salinas.zip压缩包文件是一个包含了高光谱遥感图像数据的集合,适用于进行农作物分类、土地覆盖分类和其它相关领域的研究和开发。它提供了一种高质量的学习和实验资源,特别是在机器学习和深度学习领域中,对于开发新的算法和验证现有技术非常有价值。
2020-08-06 上传
2021-01-18 上传
2021-03-08 上传
2020-03-22 上传
2021-04-17 上传
PandaDalin
- 粉丝: 3
- 资源: 7
最新资源
- C语言数组操作:高度检查器编程实践
- 基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析
- 钗头凤声乐表演的二度创作分析报告
- 分布式数据库特训营全套教程资料
- JavaScript开发者Robert Bindar的博客平台
- MATLAB投影寻踪代码教程及文件解压缩指南
- HTML5拖放实现的RPSLS游戏教程
- HT://Dig引擎接口,Ampoliros开源模块应用
- 全面探测服务器性能与PHP环境的iprober PHP探针v0.024
- 新版提醒应用v2:基于MongoDB的数据存储
- 《我的世界》东方大陆1.12.2材质包深度体验
- Hypercore Promisifier: JavaScript中的回调转换为Promise包装器
- 探索开源项目Artifice:Slyme脚本与技巧游戏
- Matlab机器人学习代码解析与笔记分享
- 查尔默斯大学计算物理作业HP2解析
- GitHub问题管理新工具:GIRA-crx插件介绍