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高光谱遥感数据集 (Spectral Data Collection) 概述本数据集包含遥感领域常用的高光谱影像数据和光谱参考数据，用于地物分类、植被监测、城市分析等研究。数据集列表 1. Indian Pines (印度帕因斯) 属性值传感器 AVIRIS (NASA/JPL) 波段数 200 波长范围 400-2500 nm 空间分辨率 20 m 图像尺寸 145 × 145 类别数 16 适用场景农业分类、植被监测原始数据下载: https://www.ehu.eus/ccwintco/index.php?oldid=16536 2. Salinas (萨利纳斯) 属性值传感器 AVIRIS 波段数 204 波长范围 400-2500 nm 空间分辨率 3.7 m 图像尺寸 512 × 217 类别数 16… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/shangshang/spectral-data-collection.

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高光谱遥感数据集 (Spectral Data Collection)

概述

本数据集包含遥感领域常用的高光谱影像数据和光谱参考数据，用于地物分类、植被监测、城市分析等研究。

数据集列表

1. Indian Pines (印度帕因斯)

属性	值
传感器	AVIRIS (NASA/JPL)
波段数	200
波长范围	400-2500 nm
空间分辨率	20 m
图像尺寸	145 × 145
类别数	16
适用场景	农业分类、植被监测

原始数据下载: https://www.ehu.eus/ccwintco/index.php?oldid=16536

2. Salinas (萨利纳斯)

属性	值
传感器	AVIRIS
波段数	204
波长范围	400-2500 nm
空间分辨率	3.7 m
图像尺寸	512 × 217
类别数	16
适用场景	精细农业、作物识别

3. Pavia University (波维亚大学)

属性	值
传感器	ROSIS
波段数	103
波长范围	430-750 nm
空间分辨率	1.3 m
图像尺寸	610 × 340
类别数	9
适用场景	城市制图、建筑识别

目录结构

spectral_data/
├── datasets/                 # 原始数据（如可用）
├── cleaned/                  # 清洗后的数据
│   ├── indian_pines.jsonl    # 21025个样本
│   ├── salinas.jsonl         # 5000个样本
│   ├── pavia_uni.jsonl       # 3000个样本
│   ├── usgs_materials.json   # USGS材料光谱库
│   ├── vegetation_indices.json # 植被指数公式
│   ├── spectral_sensors.json # 传感器参数
│   └── summary.json          # 汇总信息
└── README.md                 # 本文件

数据格式说明

JSONL格式 (indian_pines.jsonl)

每行一个JSON对象：

json

{
  "dataset": "indian_pines",
  "pixel_id": 0,
  "class": 1,
  "band_count": 200,
  "spectrum": [0.05, 0.08, ...],
  "full_spectrum_path": "spectra_0.npy"
}

类标签定义 (Indian Pines)

ID	类别
1	Alfalfa (苜蓿)
2-4	Corn (玉米)
5-8	Grass/Pasture (草地)
9-10	Soybean (大豆)
11	Notill (免耕)
12	Straw (秸秆)
13	Vegetative Soil (植被土壤)
14	Stones (石块)
15	Trails (小径)
16	Oats/Wheat (燕麦/小麦)

植被指数计算公式

指数	公式	波段需求	应用
NDVI	(NIR - Red) / (NIR + Red)	Red, NIR	植被覆盖度
EVI	2.5(NIR-Red)/(NIR+6Red-7.5*Blue+1)	Blue, Red, NIR	高生物量区域
NDWI	(NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)	NIR, SWIR	水体检测
SAVI	1.5*(NIR-Red)/(NIR+Red+0.5)	Red, NIR	低植被区
NDMI	(NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)	NIR, SWIR	水分胁迫
GNDVI	(NIR - Green) / (NIR + Green)	Green, NIR	叶绿素含量

常用高光谱传感器

传感器	运营商	波段数	波长范围	空间分辨率	平台
AVIRIS	NASA/JPL	224	400-2500nm	20m	飞机
ROSIS	Spectral Imaging	103	430-750nm	1.3m	飞机
Hyperion	NASA	220	850-2575nm	30m	卫星(EO-1)
PRISMA	ASI	269	400-2500nm	30m	卫星
EnMAP	DLR	190	420-2450nm	30m	卫星
EMIT	NASA JPL	377	390-3350nm	60m	ISS

Python加载示例

python

import json
import numpy as np

# 加载Indian Pines
data = []
with open('cleaned/indian_pines.jsonl', 'r') as f:
    for line in f:
        record = json.loads(line)
        data.append(record)

# 提取光谱和标签
spectrum = np.array([d['spectrum'] for d in data])
labels = np.array([d['class'] for d in data])

print(f"数据形状: {spectrum.shape}")
print(f"类别分布: {np.bincount(labels)}")

资源	URL
Basque University HSI Dataset	https://www.ehu.eus/ccwintco/
Awesome Hyperspectral Datasets	https://github.com/shuangxu96/Awesome-Hyperspectral-Datasets
HSI Datasets Collection	https://github.com/Sellifake/HyperspectralImageDatasets_Collection
USGS Spectral Library	https://crustal.usgs.gov/speclab/
HyRANK Dataset (Zenodo)	https://zenodo.org/record/1222202
HYPSO-1 Satellite Dataset	https://arxiv.org/abs/2308.13679

许可说明

—Indian Pines, Salinas, Pavia: 学术研究用途开放
—USGS数据: Public Domain (公共领域)
—其他数据请参考原始来源许可

统计摘要

指标	数值
数据集总数	3
总样本数	29,025
波段总数	507
类别总数	41
应用场景	农业、城市、植被、地质、水体