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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# 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
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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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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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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Python 图像多光谱处理是一种在遥感领域中广泛应用的技术，通过同时获取不同波长的图像数据，可以提供更多的信息来分析地表特征。在Python中，我们可以利用一些库来进行多光谱图像的处理和分析，如OpenCV、numpy和matplotlib等。
首先，我们需要加载多光谱图像数据。假设我们有一幅多光谱图像数据，我们可以使用OpenCV库来加载图像数据：
```python
import cv2
原创
2024-07-12 05:14:23
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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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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
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2024-01-06 22:42:00
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走过路过不可错过的MODIS（亲测版） (非原创 涉权联系删除)MODIS数据下载方法 MODIS是搭载在Terra和Aqua卫星上的主要传感器之一，其全称为中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer）。MODIS是当前世界上新一代的“图谱合一”的光学遥感仪器，36个离散光谱波
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
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2023-09-28 12:14:53
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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。
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2023-11-06 22:36:02
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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
原创
2023-09-29 17:12:58
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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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# Python加载多光谱照片
在现实生活中，我们经常使用彩色照片来记录和分享我们的回忆。然而，有时候我们需要更多的信息来了解照片中的物体和场景。这就需要使用到多光谱照片，它们可以提供不同波长范围的图像信息。
多光谱照片通常由一些特殊的相机或传感器捕获，这些设备能够同时记录不同波长的光线。通过分析多光谱图像，我们可以获取更多关于物体的特征，如植物的健康状况、土壤的营养程度等。
## Pyth
原创
2023-07-18 13:52:42
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1.全色波段（Panchromatic Band） 全色图像是单通道的（即单波段灰色影像），其中全色是指可见光波段0.38~0.76um（即人们熟知的红橙黄绿蓝靛紫），全色图像是这个波段范围的混合图像。因为是单波段，所以在ENVI中显示为灰度图片，无法进行彩色合成。全色遥感图像由于是采集整个可见光范围内的
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2023-12-07 16:02:31
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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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