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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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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# Python 处理高光谱图像的实用指南
高光谱图像是通过多光谱传感器在多个波长上捕获图像的图像数据。其核心优势在于能够提供相较于普通图像更为丰富的光谱信息。在农业监测、环境监测以及医学成像等多个领域，高光谱图像的应用越来越广泛。本文将为您介绍如何使用Python处理高光谱图像，并提供代码示例，帮助您更好地理解该领域。
## 什么是高光谱图像？
高光谱成像技术能够在不同波长上获得物体的光谱
原创
2024-10-08 04:51:04
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Tony F. Chanwithout edges》提出的 C-V 模型，Google学术上显示被引用 5153 次之多。 ://math.ucla.edu/~chan/index. Chunming LiUniversity of Connecticut电子工程专业。在水平集图像分割方面颇有成绩，其最有名的论文《Level Set Evolution
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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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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1.归一化处理，分为均值归一化（mapminmax）和标准化（mapstd）
1.1mapminmax处理，按行逐行将数据归一化到-1-1，若6次采集的549波段的高光谱数据，如矩阵A为549*6，直接mapminmax（A），表示对于每一个波段，将不同批次采集的数据归一化，消除掉采集时外界因素对单波段的影响；
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2023-07-28 08:16:59
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本文简单介绍高光谱图像分类相关的特征提取、特征选择、分类方法介绍近年来，高光谱图像分类得到了广泛的研究，然而，高光谱遥感图像特征维度高、波段间相关性强以及光谱混合等特性给高光谱图像分类带来一些困难。目前有机器学习、模式识别、图像处理、深度学习等知识应用于高光谱图像分类。由于高光谱数据的维度高、数据之间存在冗余等特点，经过前人研究表明，对高光谱数据的预处理可以提高分类精度。其中波段选择和波段提取属于
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2024-01-26 08:59:19
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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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1.摘要HSI----高光谱图像（Hyperspectral Image）。所捕获的光谱信息以及对应高光谱数据对象之间的非线性关系，使得传统方法无法进行准确的分类。深度学习方法作为一个强有力的特征提取器，被用在高光谱图像分类任务上。1.概括传统机器学习方法用于HSIC上面的不足，然后了解深度学习方法解决这些问题的优势。2.将目前最新的深度学习框架划分为：光谱特征、空间特征和空间光谱特征。3.如何高
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2023-10-12 16:35:24
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当我们打开ENVI（这里默认打开经典模式）以后，会看到一条菜单栏 这里是翻译成汉语，其实是应该看英文，这里是让心里可以接受一下，但是当知道了以后，就不要翻译了，第一里面的英文实在太多，第二英语单词也不难，所以
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2023-10-10 17:35:23
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高分五号02星于2021年9月7日成功发射，这颗卫星也被称为高光谱观测卫星，卫星搭载了一台60公里幅宽、330谱段、30米分辨率的可见短波红外高光谱相机（AHSI），可见近红外和短波红外光谱分辨率分别达到5纳米和10纳米。本文档以一景L1级五号02星AHSI数据为例介绍其在ENVI5.6下（ENVI5.3.1及以上版本类似）的处理流程。包括数据打开、辐射定标、FLAASH大气校正以及正射校正等操作
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2024-08-23 13:33:21
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# Python 高光谱图像处理：BSQ 格式
## 引言
高光谱图像处理是遥感和计算机视觉领域中的一个重要课题。它涉及到从高光谱传感器获取的数据进行分析、处理和可视化。本文将详细介绍如何使用 Python 来实现高光谱图像的 BSQ（Band Sequential）格式处理。我们将通过清晰的步骤、示例代码和图表来帮助初学者理解这个过程。
## 整体流程
首先，我们了解一下整体流程。下面的
# Python实现高光谱图像预处理
高光谱图像是指在多个波长范围内获取的图像信息，通常用于遥感、环境监测和材料识别等领域。与常规图像不同，高光谱图像能提供每个像素在不同波长下的光谱信息，这使得它在分析物质成分时具备了更大的优势。但是，在实际应用中，高光谱图像的获取受到多种因素的影响，往往需要进行预处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python实现高光谱图像的基本预处理，包括去噪、辐射校正和
站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。方法篇，将高光谱技术与MATLAB工具结合起来，采用MATLAB丰富的工具箱，快速复现高光谱数据处理和分析过程，对学习到的理论和方法进行高效反馈。同时，充分发挥MATLAB草稿纸式的编程语言的简洁和易操作性，对每一行代码进行解析。实践篇，通过高光谱矿物识别，植物含水量提取、土壤
基于Python的高光谱图像显示高光谱数据：
用到的库：matplotlib 2.23、scipy 1.10、spectral 0.21主要内容：图像显示、类别显示、图像立方体显示、N维特征显示欢迎有兴趣的朋友交流指点。最后，废话不多说直接上代码?import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat
import spectral
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2023-10-27 13:04:33
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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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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，
ENVI下推荐使用的波谱识别流程（如图1所示）。大致可以分为五个部分：大气校正、数据维数判断、端元波谱选择、波谱识别和结果分析。 图 1波谱识别流程(1) 大气校正：使用FLAASH大气校正工具；(2) 数据维数判断
前言普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为一种
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2023-12-07 22:48:13
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