高光谱图像技术最早应用在遥感军事领域，用于地面目标探测，地面物体分类。由于不同物质的理化性质决定了其对不同波段的光表现出不同的光谱特性，近十年来，利用高光谱做食品、农产品、药品的无损质量检测十分火热。何为高光谱图像高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合，不仅反映目标的二维图像信息，同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度：x-y-。通过高光谱相机，获得不同窄波段下的二维图像，最终构成三维光谱数
目录摘要推扫式高光谱成像系统的应用快照式高光谱成像系统的应用总结参考文献摘要 肉类掺假常见于用低价肉代替高价肉获取非法利益，它不但影响了食品的质量，甚至会威胁到人们的健康。目前的检测手段一般是取样后送样检测，很难实时实地得到检测结果。红肉是指在烹饪前呈现岀红色的肉，如猪、牛、羊肉等，作为日常生活中最常见的
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2024-01-03 10:38:53
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Progressive Spatial–Spectral Joint Network for Hyperspectral Image Reconstruction（渐进式空间-光谱联合网络的高光谱图像重建）（☆☆☆☆☆☆☆学习从MS构建HS☆☆☆☆☆☆☆）高光谱（HS）图像被广泛用于识别和表征感兴趣场景中的目标，具有高获取成本和低空间分辨率。通过高空间分辨率多光谱（MS）图像的光谱重建获得高空间分
一、波段比 波段比又称比值增强(ratio enhancement)。是计算同一幅图像不同波段间相应像元的像元值之比的图像增强方法。 比值增强的主要作用有：可增强地物波谱特征间的微小差别；压制图像中乘性光照差异的影响，如地形和阴影的影响，突出地物的反射辐射特征；一些
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2024-03-08 15:29:02
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PIE-hyp高光谱影像预处理 由于受传感器系统本身因素和外界环境条件的影响，高光谱影像中存在一定的噪声，以及不同程度、不同性质辐射量的失真和几何畸变等现象。这些畸变和失真均会导致图像质量下降，严重影响其应用效果，必须进行预处理，削弱其影响，为后续的高光谱应用奠定基础。高光谱遥感影像的预处理主要包括条带噪声去除、波段间配准、数据压缩、辐射定标、大气校正、几何校正等处理环节。PIE-Hyp
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2024-05-21 14:07:12
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光谱测量数据处理（matlab）一、数据格式二、数据处理2.1 数据导出2.2 数据处理2.3 处理结果三、地物光谱特征分析3.1 光谱曲线平滑3.2 光谱曲线一阶导数 一、数据格式导出文件：文件内容：内容说明：Columnname1Wavelengths (nanometers)2Reference Values (see below)3Target Values (see below)4Re
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2023-10-24 22:21:39
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# 深度学习光谱降噪处理
在科学研究和工业应用中，光谱数据扮演着至关重要的角色。然而，由于各种噪声源的存在，获取的光谱数据往往受到干扰，导致信息丢失或错误分析。因此，开发有效的光谱降噪处理技术显得尤为重要。近年来，深度学习已经成为光谱降噪领域的热门研究方向。本文将介绍深度学习在光谱降噪中的应用，并提供简单的代码示例。
## 什么是光谱数据降噪？
光谱数据通常是通过光谱仪获取的，包含不同波长下
多光谱相机可以助力农民更有效地管理作物，土壤，施肥和灌溉。通过最大限度地减少喷雾，肥料，浪费水分，同时增加农作物的产量，对农民和更广泛的环境有巨大的好处。需求描述检测土壤体积含水率测量灌溉。通过识别怀疑水分胁迫的地区来控制作物灌溉。根据多光谱数据进行土地改良，安装排水系统和水路。技术要求需要检测四个光谱通道绿色波段（500-600nm）、红色波段（600-700nm）、红边波段（700-730nm
光谱重采样是遥感领域的一项重要技术，旨在通过深度学习对不同波段的光谱数据进行处理和重采样，从而提高数据的质量和应用价值。在这一过程中，我们将重点探讨如何构建一个完整的系统，以实现光谱重采样，并结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法以及扩展阅读等内容。
## 备份策略
为了确保光谱重采样过程中的数据安全，我们制定了一套完善的备份策略。
- 备份策略的思维导图如下：
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前言： 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
光谱分析是一项通过不同波长光吸收量或发射量变化对物理物质进行识别和定性分析的强大技术。光谱分析需要将光分散为彩虹波长，这样的话，可以测量和记录不同波长下光强度的系统光谱。 在一个光谱仪中，TI DLP DMD (数字微镜器件)作为一个可编程波长滤波器。在典型配置中，宽频带光通过狭缝进入，并且一个光栅被用来将通过微镜阵列的光的波长色散。然后，微镜列被用来选择哪些波长被直接照射到单个元素检
前言：高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）又叫成像光谱遥感，是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术（Goetz，1985年）。高光谱遥感数据中包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息，具有重要的综合应用价值。近年来，随着成像光谱技术在航空遥感领域的快速发展，这项技术成为各个领域的重要监测方法，涵盖大气圈、海洋研究、植被生态、矿产地质、水体研究、军事侦察和考古研
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2024-03-23 08:29:11
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Matlab读取高光谱遥感数据1、高光谱遥感数据简介2、两个开源的高光谱遥感数据集3、高光谱遥感数据常用格式3.1 .Mat3.2 .Tif4、Matlab读取高光谱遥感数据4.1 Matlab读取.Mat格式的高光谱遥感数据4.1.1 Matlab代码读取.mat4.1.2 运行结果（整合后）：4.2 Matlab读取.tif格式的高光谱遥感数据4.2.1 Matlab代码读取.tif4.2.
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2023-10-20 10:30:00
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1.Raman光谱在催化中的主要应用有哪些?根据激发光源的不同，Raman光谱可以分为紫外拉曼光谱和可见拉曼光谱。紫外拉曼光谱对样品表面极其敏感，而可见拉曼光谱提供的是体相和表面的混合信息。采用紫外光作为激发源可以有效地避开荧光，并提高灵敏度。Raman光谱应用于催化领域的研究始于上世纪70年代，发展至今，Raman光谱在催化中主要可以用来分辨这些信息：1) 金属氧化物晶相结构(相变等);2) 金
原文：https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning项目名称Stars项目介绍TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799Caffe是一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042Deep Dream，一款图像识别工具。Keras75
# 深入了解GitHub与深度学习的结合
随着深度学习的快速发展，丰富的开源资源和社区逐渐成为推动这一领域侵入式进展的重要动力。其中，GitHub 作为一个全球最大的代码托管平台，提供了可共享的代码库、算法实现和数据集，成为深度学习研究人员和开发者的重要工具。
## GitHub简介
GitHub 是一个基于Git版本控制的代码托管平台，使得开发者可以轻松共享和协作。它的版本控制功能能够帮助
PIE-Hyp光谱分析高光谱遥感数据是一个光谱图像立方体，其主要特点是将传统的图像空间维与光谱维信息融合为一体，在获取地表空间图像的同时，得到每个像元对应的地物光谱信息。高光谱数据可完整涵盖探测谱段范围内的地物光谱信息，大幅提高了精细信息表达能力，使得基于地物光谱信息进行高光谱数据的处理与分析成为可能，利用高光谱图像数据涵括的地物丰富的精细光谱信息，依据地物光谱特征产生的内在机理，可实现地物成分信
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2023-10-16 11:48:13
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1.函数multibandread读取读取多波段二进制影像文件(ENVI主菜单file—save file as—envi standard得到的就是二进制影像文件，有时甚至会看到后缀名为bsq、bil、bip等影像)。 im_hyper = multibandread(filename, size, precision, offset, interleave, byteor
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2023-06-16 08:32:37
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使用HybridSN进行高光谱图像分类 文章目录使用HybridSN进行高光谱图像分类前言一、高光谱图像分类二、HybridSN三、pytorch实现1.定义 HybridSN 类2.创建数据集3.模型训练4.模型测试总结1.论文总结2.思考 前言 Hybrid Spectral Network（混合光谱网）对高光谱图像进行分类，同时记录了自己学到一些知识。 HybridSN发表在论文《Hyb
