第5次作业：项目选题第18小组 文章目录第5次作业：项目选题一、前言项目名称：项目简介：二、NABCD模型分析1. N（Need)2. A（Approach）技术可行性：3. B（Benefit）4. C（Competitors）5. D（Delivery ， Data）三、电梯演说 一、前言项目名称：高光谱图像分类项目简介：光谱分辨率在 10nm 数量级范围内的光谱图像称为 高光谱图像(Hype
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2024-05-15 13:34:01
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文章中提出了一种有效的基于深度学习的方法Random Patches Network (RPNet)目前普遍的深度高光谱图像分类的方法都是Fig.1所示，分别提取得到光谱信息，空间信息或者两者的联合信息然后用分类器分类，但是整体存在几个问题。大多数现有的基于深度学习的方法在训练期间是耗时的；多数深度方法需要确定大量参数的因此现有深度网络的复杂度高，需要大量的训练样本；传统的深度学习方法只利用最深层
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2024-06-04 13:48:46
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高光谱图像分类方法可以根据分类粒度的不同分为基于像素的分类和基于对象的分类高光谱图像分类方法可以根据分类粒度的不同分为基于像素的分类和基于对象的分类。基于像素的分类：这种分类方法是针对每个像素进行分类，将像素的光谱信息作为输入特征，然后利用各种分类算法对像素进行分类。常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。基于对象的分类：这种分类方法是先将高光谱
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2023-11-28 02:04:57
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文章目录Github 源码获取IntroductionData Preprocessing1）Download Dataset2）Loading Dataset3）Extracting Pixels4）Save to CSV5）查看图像的真实标注Exploratory Data AnalysisPCA降维以便可视化Plot use Plotly1）Bar plot2）Pair plot3）2D
论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》 论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson论文发表年份：2019 发表期刊：IEEE Tr
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2024-01-16 13:38:45
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在高光谱图像的特征提取过程中，采用非线性降维的方式对高光谱图像降维的过程中，采用图自编码器来对数据进行降维，需要将利用高光谱图像的结构信息和内容信息，则需要将高光谱图像数据构造为一个图结构，图结构的构建需要通过KNN算法来构建邻接矩阵。 文章目录前言一、KNN图二、邻接矩阵A的构建1.邻接矩阵A2.高光谱图像构造KNN图三、像素角度来构建图总结 前言主要介绍图结构的构建方法。 对于一个M x
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2024-04-10 11:30:37
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高光谱解混综述论文精读笔记/一摘要引言线性和非线性混合模型非线性解混方法的简要综述高光谱解混处理流程章节安排Reference 摘要成像光谱仪优点：成像光谱仪以更高的光谱分辨率同时测量成百上千个光谱通道瞬时场中散射的电磁能量，因而得名高光谱相机(HSC)。成像光谱仪较高的光谱分辨率使其能够在不适合进行经典光谱分析的情况下通过光谱分析来识别物质。混合光谱存在的原因（为什么要解混的原因）：由于HSC
基于空间-光谱先验学习的高光谱图像超分辨率 高光谱图像的超分辨重建相比普通图像而言有两个难点：高光谱图像的训练样本少，不同光谱波段间的差异不易于建立一个统一的深度网络。高光谱图像有大量的光谱数据，这会导致很大的数据集，不易于网络的训练，而且容易过拟合（维度灾难）SSPSR（基于空间-光谱先验网络的超分辨网络）本文针对以上难点给出了一个光谱图像超分辨的网络：SSPSR（基于空间-光谱先验网络的超分辨
**流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[设计界面]
B --> C[加载模型]
C --> D[预测结果]
D --> E[显示结果]
```
**步骤表格：**
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备数据集 | 收集高光谱图像数据集，将其分为训练集和测试集 |
| 2. 设
原创
2024-01-15 21:45:48
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学习时间：2018/10/23主要内容：先导内容：Hughes现象：指在高光谱分析中过程中，随着参与运算波段数目的增加，分类精度“先增后降”的现象。与多光谱相比，高光谱图像的一个显著特点就是它的波段数目远远大于多光谱图像，因而可以提供更为丰富的细节信息，可以解决许多在多光谱中不能解决的目标探查和分类问题，但是由于Hughes现象的存在，使得高光谱图像的实际应用受到限制[1]。采用统计模式识别方法对
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
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2023-12-08 12:25:53
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高光谱遥感：将光谱特征和成像技术相结合，获取具有高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。 （1）光谱特征和成像技术相结合 高光谱图像在X,Y轴平面表示地物的空间信息，在Z轴上表示地物的光谱信息。（2）什么是连续、窄波段？ 从高光谱和多光谱之间的区别可以看出，如下图所示，高光谱的波段数目多，这意味着光谱分辨率更高，多光谱是高光谱的一部分，一般包含2-10个波段。 多光谱的波段不连续，且波段比高光谱宽，
**这篇文章是DRCNN高光谱图像分类《Diverse Region-Based CNN for Hyperspectral Image Classification》论文解析**的相关文章，主要是解析了这篇论文的代码构成以及相关解析代码文件的构成 用于高光谱分类的代码构成如上图所示，由五个文件构成。其中，construct_multi_mat.py用于构造实验所需要用到的训练集和测试集，data_
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2024-08-08 12:02:28
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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
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2024-08-06 11:31:04
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前言 本资料整理了高光谱遥感图像概念定义、分析处理与分类识别的基本知识。第一部分介绍高光谱图像的一般性原理和知识，第二部分介绍了高光谱图像的噪声问题；第三部分介绍高光谱图像数据冗余问题以及数据降维解决冗余的方法；第四部分介绍高光谱图像的混合像元问题，对光谱解混做了一定介绍；第五部分和第六部分分别介绍了高光谱图像的监督分类和分监督分类的特点、流程和常用算法。1.基本介绍高光谱遥感(Hyperspec
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、军事侦察和考古研究等领
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
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2023-11-03 11:33:02
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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
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2024-01-29 11:36:21
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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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版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。目录高级光谱分析1. 概述2. 详细操作步骤 1.概述高光谱识别非常重要的一个步骤就是端元波谱的获取（端元波谱概念源自混合像元分解），也就是分类样本的选择
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2023-11-14 22:26:45
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