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Descargar Imágenes Hiperespectrales

A continuación se indican diferentes conjuntos de imágenes hiperespectrales que pueden descargarse de forma gratuita.
Imágenes AVIRIS sobre varias localizaciones
Imágenes proporcionadas de forma gratuita por los desarrolladores del sensor Airborne Visible Infra-Red Imaging Spectrometer (AVIRIS) de NASA Jet Propulsion Laboratory en Pasadena, California, Estados Unidos. Las imágenes cubren diferentes localizaciones en Estados Unidos, tales como Moffett Field (California), Jasper Ridge (California), Cuprite (Nevada) y Lunar Lake (Nevada).
Imagen AVIRIS sobre Kennedy Space Center
Imagen obtenida por el sensor Airborne Visible Infra-Red Imaging Spectrometer (AVIRIS) de NASA Jet Propulsion Laboratory sobre el Kennedy Space Center de NASA (incluye información verdad-terreno)
Imagen AVIRIS Indian Pines
Imagen obtenida por el sensor AVIRIS de NASA Jet Propulsion Laboratory sobre la región Indian Pines en Indiana, Estados Unidos. Esta imagen ha sido ampliamente utilizada para la validación de algoritmos de clasificación de imágenes hiperespectrales.
Imágenes AVIRIS 2006-2011
En el presente enlace pueden descargarse todas las imágenes hiperespectrales obtenidas por el sensor AVIRIS de NASA Jet Propulsion Laboratory en el periodo 2006-2011 a partir de la herramienta gráfica AVIRIS Flight Data Locator.
Imagen Hyperion sobre Okavango Delta, Botswana
Imagen obtenida por el sensor Hyperion del satélite EO-1 de NASA sobre el delta del río Okavango en Botswana (incluye información verdad-terreno)
Hyperspectral Imagery Synthesis Toolbox
El Hyperspectral Imagery Synthesis Toolbox es una herramienta desarrollada por el Grupo de Inteligencia Computacional de la Universidad del País Vasco utilizando Matlab la cual permite la generación de imágenes sintéticas para la validación de algoritmos de análisis de imágenes hiperespectrales.
Hyperspectral Remote Sensing Scenes
Estas imágenes son facilitadas por el Grupo de Inteligencia Computacional de la Universidad del País Vasco, e incluyen diferentes imágenes clásicas obtenidas por diversos sensores hiperespectrales junto con información verdad terreno para validar algoritmos de análisis de imágenes hiperespectrales.