多光谱、高光谱甚至是超光谱首先是应用于卫星的遥感，遥感技术已经成为人类获得地球以及其他星球信息重要的手段之一。利用遥感成像系统得到的地球资源信息已成为人类开发、合理的利用、管理和监测地球资源及环境不可缺少的基本手段，在农业、地质、森林、水利、土壤、海洋、环境、大气研究等领域发挥了巨大的作用。多光谱遥感不仅可以根据影像的形态和结构的差异判别地物，还可以根据光谱特性的差异判别地物，扩大了遥感的信息量。
前面我们说到灰度图像的融合，其实我本意是想实现Pan和多光谱（MS）的融合的，但是由于无法解决Pan小波分解之后与MS小波分解后维度匹配上的差异，就放弃了。正如前面的博客的代码所描述的那样，其实单通道与单通道的小波分变换的融合是十分容易的。但是要从单通道跳跃到多通道，还需要一些小小的技巧。对于初看融合代码的我来说，确实没能轻松的跳过。如何从单通道到多通道#那如何将小波变换从单通道应用到多通道呢？
在过去的一年中，“RONG”系列论坛成功举办多场，“RONG”这一词语已成为清华大学数据科学研究院连接校内各院系间及校外资源的纽带。如今“RONG 2.0”带来的新一次思想碰撞又拉开了序幕。RONG系列论坛旨在促进校内外不同院系、不同学科间围绕大数据科研课题的相互认识、沟通交流，以促进校内外科研力量的联合，科研资源利用率的提高，让产业资源与科研资源得以对接，了解产业应用现状、应对产业挑战，最终实现
原创
2021-05-28 18:15:25
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材料在不同波长下的反射、透射和发射光量不同，类似于指纹的唯一性，每种材料都具有独特的光谱特性，光谱特性可以用来更好的对材料进行识别、检测或分析。光谱成像是一项结合了光谱测量与数字成像的技术。标准的相机能够捕捉可见光谱中的红光、蓝光和绿光，而光谱成像相机能够捕捉的波长范围更加广泛，小到紫外波长，大到可见光
1. 基本概念地物的类：具有同种特性的地物集合称为一类。一类地物具有同一标志，不同种类地物具有不同的光谱特性（地物反射和发射电磁波能量的能力） 分类：根据各类样本内在的相似性，采用某种判决准则，将特征空间分割成若干集合 的过程。 2. 基本思想区分不同地物的理论依据：不同的地物类型具有不同的光谱信息和空间信息
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2023-07-27 17:06:46
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光谱增强是基于多光谱数据度波段进行变换达到图像增强处理，如可以直接利用多光谱数据的不同波段组合方式改善显示效果；或采用主成分变换、独立成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等光谱处理方法进行光谱增强。RGB合成显示波段比的计算增强了波段之间的波谱差异 从波段中选择分子和分母，enter pair 结果如图主成分分析 调整系数，用于计算统计值时的数据二次采样，默认为1，当小于1时，将会提高统计计算速度。
本讲座选自清华大学计算计系副教授陶霖密于2015年11月26日在RONG v2.0---“图形图像处理与大数据技术”论坛上所做的题为《多光谱、超光谱遥感图像处理》的演讲。大家下午好，下午已经有两位老师谈了多光谱图像的获取，还有偏振光图像的获取。对我们来说都是一样的高维图像数据。这里大致是四个主要的内容。从图像的角度看，超广谱图像多了一维，这一维原来的RGB图像只是三层，超广谱图像是200多层。这是
原创
2021-05-28 18:26:01
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光学遥感技术的发展经历了：全色（黑白）—>彩色摄影—>多光谱扫描成像—>高光谱遥感四个历程。高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote Sensing）用很窄（10-2λ）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的
目前常用的颜色模型一种是RGB三原色模型，另外一种广泛采用的颜色模型是亮度、色调、饱和度（(IHS)颜色模型。亮度表示光谱的整体亮度大小，对应于图像的空间信息属性，色调描述纯色的属性，决定于光谱的主波长，是光谱在质的方面的区别，饱和度表征光谱的主波长在强度中的比例，色调和饱和度代表图像的光谱分辨率。 IHS变换图像融合就是建立在IHS空间模型的基础上，其基本思想就是在IHS空间中，将低空间分辨率
深度学习，一个大号/深层的，现代的，黑箱的，信号/图像处理器，本程序运行环境为MATLAB R2018A。本文简要讲解如何训练U-Net卷积神经网络对7个通道的多光谱图像进行语义分割，7个通道包括3个颜色通道、3个近红外通道和一个掩模通道。需要使用具有计算能力3.0或更高版本的支持CUDA的NVIDIA™GPU（需要并行计算工具箱）。引言语义分割使用一个类别来标记图像中的每个像素，一个很典型的应用
光谱分析作为自然科学分析的重要手段，光谱技术常常用来检测物体的物理结构、化学成分等指标。 传统光谱分析，都是通过待测物自发光或者与光源的相互作用而进行分析的物体的，从空间维度上看，传统光谱分析大多是针对一个单点位置。而图像光谱测量则是结合了光谱技术和成像技术，将光谱分辨能力和图形分辨能力相结合，造就了空间维度上的面光谱分析，也就是现在的多光谱成像和高光谱成像技术。 今天我们就来讨论光谱、多
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2023-08-03 16:00:51
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# 多光谱图像显示 Python
## 引言
多光谱图像是指通过多个波段的光谱进行采集的图像。与传统的RGB图像相比，多光谱图像可以提供更多的信息，用于分析和识别各种物体和场景。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理和显示多光谱图像。
## 获取多光谱图像数据
首先，我们需要获取多光谱图像数据。可以通过各种方式获取多光谱图像数据，如使用多光谱相机、卫星图像等。在本文中，我们将使用一个
这篇文章最主要的是制作了KIAST数据集，直到现在仍有许多人使用这个数据集进行多光谱行人检测。虽然提出ACF方法在后续文章作为对比算法，但是因为深度学习的快速发展，后续工作很少基于ACF进行改进。这篇文章提出了一个多光谱行人数据集，该数据集由基于分束器的特殊硬件捕获，提供良好的颜色-热图像对。颜色热数据集和以前基于颜色的数据集一样大，并提供了密集的注释，包括时间对应。利用该数据集，同时引入了多光谱
随着光谱分辨率的不断提高，光学遥感的发展过程可分为：全色（Panchromatic）→彩色（Color Photography）→多光谱（Multispectral）→高光谱（hyspectral）。注：全色波段（Panchromatic band），因为是单波段，在图上显示是灰度图片。全色遥感影像一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。 实际操作中，我们经常将之与波段影象融合处理，得到既有全色影象
本次实验主要参考《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》，通过HybridSN混合网络实现了高光谱图像分类，平台使用Google Colab平台。背景近年来，由于高光谱数据的独特性质以及所包含的海量信息，对于高光谱图像的分析与处理已经成为遥感影像研究领域的热点之
第一章、高光谱基础高光谱遥感简介什么是高光谱遥感？高光谱遥感为什么重要？高光谱遥感与其他遥感技术的区别是什么？高光谱遥感的历史和发展高光谱传感器与数据获取高光谱传感器类型如何获取高光谱数据高光谱数据获取的挑战和限制高光谱数据预处理高光谱图像物理意义辐射定标大气校正光谱平滑和重采样高光谱分析光谱特征提取降维技术（如PCA、MNF）高光谱分类、回归、目标检测 混合像元分解方法高光谱应用环境监测（植被分
1. 全色图像2. 多光谱图像3. 高光谱图像4. RGB图像 遥感成像原理： 光进入相机镜头，光电感应装置将光信号转换为电信号，量化电脉冲信号，记录为一
原创
2021-10-23 16:52:37
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高光谱图像处理学习笔记面试需要，所以来学习一下高光谱图像处理的相关知识 文章目录高光谱图像处理学习笔记一、高光谱图像相关的概述 一、高光谱图像相关的概述1、常见的光谱范围 红外光谱范围一般是780nm ~ 300μm 可见光波段为 380nm ~ 780nm 紫外光谱范围 10nm ~ 380nm 紫外、可见光、近红外和中红外2、高光谱和多光谱之间的区别 多光谱和高光谱之间的主要区别在于波段的数量
# 如何显示多光谱图像 Python
在遥感领域，多光谱图像是一种包含多个波段的图像，每个波段代表了不同的光谱信息。显示多光谱图像可以帮助我们更好地理解和分析遥感数据。Python提供了许多库和工具来处理和显示多光谱图像，本文将介绍如何使用Python来显示多光谱图像。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，我们需要安装一些必要的库。
```shell
pip install numpy
原创
2023-09-16 17:50:32
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光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。以高光谱遥感为核心，构建大范围、快速、远程、定量探测技术，已在矿物填图、土壤质量参数评估、植被、农作物生长状态监测等领域取得了突出的成果，而在药品、食物、环境等领域也显示了不可估量的应用潜力。高光谱技术可以在不同空间尺
