常用的高光谱遥感影像数据集（详细介绍+下载链接）

前言

博主最近在做基于卷积神经网络的高光谱遥感影像分类的研究，所以简要介绍一下常用的高光谱遥感影像数据集。

（1）什么是高光谱遥感？
高光谱分辨率遥感是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱遥感。

（2）高光谱遥感影像的特点

1. 地物的分辨识别能力大大提高， 并且可以区别属于同一种地物的不同类别，这在传统的低光谱分辨率遥感中是不容易实现的。同时由于成像光谱的波段变窄,，可选择的成像通道变多， 使得“异物同谱”与“同谱异物”的现象减少，只要波段的选择与组合得恰当，一些地物光谱空间混淆的现象可以得到极大的控制，这无疑为进一步的分析提供了最为可靠的保证。
2. 成像通道大大增加， 使得在处理不同应用的分析中，光谱的可选择性变得灵活和多样化， 这极大的增加了可以通过遥感手段进行分析的目标物的数量，如不同树种的识别，不同矿物的识别，使遥感技术应用的范围扩大。
3. 由于光谱空间分辨率的提高， 使得原先不可进行的应用方向成为可能， 如生物物理化学参数的提取，在利用高光谱数据进行有关植被叶绿素a、木质素、纤维素等生化分析, 取得了较好的结果, 为遥感技术的应用提供了新的研究方向。
4. 由遥感定性分析向定量或半定量的转化成为可能，传统成像遥感技术主要的应用是以定性化的分析为主，部分定量分析结果的精度并不理想， 这显然是由于成像传感器的光谱和空间分辨率、大气和土壤背景的干扰等限制有关，高光谱分辨率成像遥感首先突破了光谱分辨率这一个限制， 在光谱空间很大程度上抑制了其它干扰因素的影响，这对于定量分析结果精度的提高有很大的帮助 [2] 。

数据集

Indian Pines

该场景是由AVIRIS传感器在印第安纳州西北部的印度松测试