Salinas高光谱数据，用于机器学习分类

Salinas高光谱数据是一个常用的遥感数据集，该数据集采集自美国加州的一个农业区域，包括了256*256个像素，224个光谱波段，每个像素的空间分辨率为3.7米。这个数据集是在2001年由美国航空航天局的Jet Propulsion Laboratory (JPL)采集的，并公开发布供研究使用。 Salinas高光谱数据主要用于进行植被覆盖度和农作物种类的分类研究。该数据集包含了13个不同的农作物类型，如玉米、小麦、豆类、番茄等，并包含了一些常见的地表覆盖类型，如裸土、道路、建筑物等。这些类别的光谱反射率特征不同，因此可以利用高光谱数据进行分类研究。 除了农作物分类研究外，Salinas高光谱数据还可以应用于其他一些领域的研究，如环境监测、水资源管理、城市规划等。该数据集提供了丰富的光谱信息，可以帮助研究人员对不同地表覆盖类型进行准确的识别和分析。