包含常用的几种高光谱数据，可以用于遥感图像分类。Washington DC Mal,Indian Pine等。ndian Pines 是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于 1992 年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为 145×145 的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。Pavia  University 数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective  Optics Spectrographic Imaging System，ROSIS-03）在 2003 年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。该光谱成像仪对 0.43-0.86μm 波长范围内的 115 个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为 1.3m。其中 12 个波段由于受噪声影响被剔除，因此一般使用的是剩下 103 个光谱波段所成的图像。该数据的尺寸为 610×340，因此共包含2207400 个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有 42776 个，这些像素中共包含 9 类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖

本资源主要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类，使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。

使用SVM代码对AVIRIS_Indiana_16class高光谱数据集进行分类

Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数据说明，Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数据说明Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数据说明

Indian pines印第安农场高光谱数据集，波段数200，数据大小145*145*200。