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目录
1.Washington DC数据
2.Urban数据
3.Pavia University和 Pavia Center数据
4.Houston数据
5.Eagle_reize数据
6.BerlinUrbGrad2009数据
7.HyRANK数据
8.Indian Pine数据
9.Salinas Valley数据
10.DFC2018 Houston数据
11.航空高光谱影像 Chikusei
12.KSC数据集
来自公众号：IMARS遥感大数据智能分析与挖掘
数据
1.Washington DC数据
WashingtonDC数据是由Hydice传感器获取的一幅航空高光谱影像，数据包含了从 0.4 到2.4 µm可见光和近红外波段范围的共191个波段，数据大小为1208*307。地物类别包括屋顶，街道，铺碎石的路，草地，树木，水和阴影。
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2.Urban数据
Urban数据通常被用于高光谱图像混合像元分解。它是由Hydice传感器获取的，图像大小为307*307。原始数据有210个波段，在去除噪音和水吸收波段后，一般留下162个波段做后续处理与分析。地物类别包含道路，屋顶，草地和树木。
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3.Pavia University和 Pavia Center数据
Pavia University 和 Pavia Center 数据是由ROSIS传感器获取的，常被用于高光谱图像分类。传感器一共有115个波段，经过处理后，Pavia University数据有103个波段；Pavia Center 数据有102个波段。两幅影像都有9个地物类别，这两幅影像的类别不完全一致。其中，Pavia University的大小为610×340，Pavia Center的大小是1096*715，详细信息如下图所示。
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4.Houston数据
Houston数据是由ITRES CASI-1500传感器获取的，由2013 IEEE GRSS数据融合大赛提供。数据大小为349*1905，包含光谱范围从364nm到1046nm的144个波段。地物覆盖被标注为如下图所示的15个类别。
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5.Eagle_reize数据
6.BerlinUrbGrad2009数据
Berlin-Urban-Gradient dataset 2009数据包含不同分辨率的HyMap高光谱影像和模拟的EnMap高光谱影像。真实的MyMap数据包含111个波段，其中空间分辨率为3.6m的数据大小为68951803，空间分辨率为9m的数据大小为2722732。此数据集不仅提供了分类参考，也提供了端元参考，因此可以用来做高光谱图像分类或者高光谱图像混合像元分解。
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7.HyRANK数据
HyRANK数据是由Hyperion 传感器获取的。包含了两幅用于训练的高光谱图像和三幅用于测试的高光谱图像。五幅图像均有176个光谱波段，图像大小各不相同。所提供的训练样本包含14种地物类别.
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8.Indian Pine数据
Indian Pine 是由 AVIRIS 传感器在印第安纳州拍摄的。这个数据的大小是145*145，有224个波段，其中有效波段200个。这个数据一共有16个农作物类别。
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9.Salinas Valley数据
10.DFC2018 Houston数据
DFC2018 Houston 是2018年IEEE GRSS Data Fusion 比赛所用的数据集。这个数据是由 University of Houston Dr. Saurabh Prasad 的实验室制作公开的。这个数据是个多传感器数据，包含了48个波段的高光谱数据（1米），3波段的LiDAR数据（0.5米），以及超高分辨率影像（0.05米）。这个数据包含了20类地物。使用这个数据前请联系 Dr. Saurabh Prasad.
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11.航空高光谱影像 Chikusei
这个航空高光谱数据是由Headwall Hyperspec-VNIR-C传感器于日本筑西市（Chikusei）拍摄的，拍摄时间是2014年7月29日。这个数据包含了128个波段，范围是343 – 1018 纳米，大小是2517*2335，空间分辨率是2.5米。一共有19类地物，包含了城市与农村地区。这个数据是由东京大学 Dr. Naoto Yokoya 与 Prof. Akira Iwasaki 制作公开的。
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12.KSC数据集
KSC数据由 AVIRIS 传感器在佛罗里达州肯尼迪太空中心于1996年3月23日拍摄。这个数据包含了224个波段，经过水汽噪声去除后还剩下176个波段，空间分辨率是18米，一共有13个类别。
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