高分一号（GF-1）的P/MS相机可以获取包括8米多光谱和2米的全色图像。其中8米的多光谱包括蓝、绿、红、近红外4个波段。GF-1还配置4台分辨率为16米的多光谱中分辨率宽幅相机，拥有800km幅宽。 注：本文主要在ENVI5中操作。 1. 图像打开 2. 正射校正
ENVI5中
控制点：无 Pixel size：8 Image r
HyperNet: A deep network for hyperspectral, multispectral, and panchromatic image fusion（HyperNet：一种用于高光谱、多光谱和全色图像融合的深度网络） 传统的方法主要是将高光谱图像（hyperspectral image (HSI)）与高分辨率多光谱图像（multispectral image (MSI)
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2024-07-18 07:20:05
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基于MATALB的多光谱影像与全色影像（高分辨率）的融合的几种方法数据： 链接：Sichuan.mat 1.HIS方法clear ;close ;clc;
%加载图片
load Sichuan;
% %将图片转换为三波段的光谱低分辨率和全色高分辨率
ImageMS = 255*ImageMS/max(max(max(ImageMS)));
ImageP = 255*ImageP/max(max(
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2024-07-10 07:33:53
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P2Sharpen: A progressive pansharpening network with deep spectral transformation（P2Sharpen：一种具有深度光谱变换的渐进式全色锐化网络） 大多数现有的基于深度学习方法pansharpening的监督任务仅仅依靠伪ground-truth多光谱图像,展示两个限制生产高质量的图像的因素。一方面,它是不可控的调节完全
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2023-12-15 19:08:26
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现有的空谱融合对象主要是全色图像与多光谱图像、全色图像与高光谱图像、多光谱图像与高光谱图像。从波段数量来说，全色图像与多光谱或高光谱图像的融合属于“一对多”的融合， 多光谱图像与高光谱图像的融合属于“多对多” 的融合。在图像融合之前，一般都要对图像进行 几何校正、正射校正等预处理，再对两幅待融合图像进行
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2023-11-03 06:40:30
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全色波段（Panchromatic band），因为是单波段，在图上显示是灰度图片。全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。 实际操作中，我们经常将之与多波段影象融合处理，得到既有全色影象的高分辨率，又有多波段影象的彩色信息的影象。
全色波段，一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段，即从绿色往后的可见光波段。全色遥感影象也就是对地物辐射中全色波段的
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2024-08-13 08:04:15
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# 利用Python进行多光谱和全色影像的融合
在遥感领域，影像融合是一种常用技术，其中多光谱影像与全色影像的融合能够提取更丰富的地物信息，提高图像的空间分辨率。本文将带领刚入行的小白学习如何使用Python实现这种融合。
## 流程概述
下面是影像融合的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 加载全色影像和多光谱影像 |
| 2 | 数
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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资源三号测绘卫星在轨运行近700天，拍摄了大量的卫星影像资料，我们将多光谱（5.8吗）和全色（2.1米）进行融合处理时候。可能由于全色和多光谱空间配准问题（据说是所谓6度夹角），融合结果存在重影现象，如下图所示。造成这种情况的直接原因就是全色和多光谱没有很好配准。直接解决方法就是重新选择地面控制点进行正射校正，这里我们介绍另外一种方法，即选择同名点进行图像配准。 图1：融合结果中的重影现
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2023-11-29 15:37:29
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在进行遥感影像处理之前一般都会进行影像融合处理，但是为什么要进行这步处理呢？ 这是因为同一份遥感数据里相对来说全色影像分辨率要高，但它无法显示地物色彩，美观度不够，而多光谱影像可以给不同波段赋予RGB颜色来得到彩色影像，但它分辨率低，不符合大家对分辨率的需求。为了获得一张高分辨率的彩色影像，我们便将高分辨率的全色影像和可赋颜色的多光谱影像进行融合。 为什么同一份影像为什么全色影像分辨率比多光谱影
目录图像融合1. 概述2. 详细操作步骤2.1 不同传感器图像融合2.2 相同传感器图像融合1.概述图像融合，是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不同影像中，得到的结果往往会不一样。如下表1.1中是E
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2024-01-23 16:28:13
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文章目录1. 前言2. 方式一：使用python3.方式二：使用ENVI4. 可能遇到的问题参考链接参考书籍 1. 前言 在之前的一篇文章中，介绍了高光谱图像的特点和表达形式。高光谱图像最突出的一个特点拥有大量光谱波段，使得图像堆叠成一个超立方体。由于最近研究需要，需要可视化展示HSI图像的3D立方体。于是，搜索了一些资料，展开了工作。以下是绘制的两种方式。2. 方式一：使用python 这种方
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2023-11-26 10:53:58
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一、稀疏表示简介
1 稀疏表示理论稀疏表示用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。信号经稀疏表示后, 如果越稀疏那么重构后的信号精度越高。设x∈Rn为待处理信号, D∈Rn×m为字典, 则x可以表示为:式中:Θ∈Rm, Θ= (θ1, θ2…, θm) 为稀疏系数;D (nm) 为过完备字典。加入稀疏性约束后, 式 (1) 可由式 (2) 得到:式中‖·‖0表示l0范数
原创
2021-09-13 18:46:57
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# Python 多光谱数据处理入门
多光谱成像技术通过捕获多个波段的图像，提供了更丰富的光谱信息。这在农业、环境监测和医学等领域有着广泛的应用。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种库来处理多光谱数据，特别是NumPy和Matplotlib。
## 多光谱数据基本概念
多光谱图像由多个光谱波段的像素集合组成。每个像素在每个波段上都有一个值，这些值可以用来分析材料的光谱特性。例如，在
一、拉曼光谱及airPLS算法 拉曼光谱被称作物质的“指纹谱”，能够表征分子的特征官能团，具有极高的特异性，在检测传感领域有极大的应用前景。但拉曼散射强度低，在实际的检测应用过程中还会受到噪声的影响。
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2024-05-18 10:36:58
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瑞士专业无人机制造商senseFly目前证实说他们的eBee农用无人机也将立即装备Parrot的Sequoia多谱段传感器。该传感器于今年2月的加州世界农业博览会上展出，同时还将于2016年三月正式发布。Sequoia是目前世界上最小最轻的多谱段无人机传感器，它可以用于捕获可见与不可见的多种光谱以及RGB图像。只需要一次无人机飞行，农学家与农作物咨询师以及农民就可以通过无人机航拍获得所需要的所有与
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2023-12-26 18:33:51
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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
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2023-11-03 09:11:40
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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
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2024-01-05 16:47:59
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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
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2024-05-30 07:12:13
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1) ASD光谱仪简介美国ASD公司设计制造的FieldSpec® 系列波谱仪在中国的遥感应用已经相对普及。应用范围已经扩展到包括精准农业、林业、海洋与内陆水体、冰雪、环境污染监控、气象、地质与矿产、地面定标、教学等等领域。所使用的仪器型号包括了FieldSpec HandHeld，FieldSpec VNIR，FieldSpec Dual VNIR，FieldSpec Pro FR，FieldS
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2023-12-01 09:46:53
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