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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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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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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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
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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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
本文是根据 魏芳洁 所著的 “高光谱图像波段选择方法的研究”一文而写，基本细节皆引自此文。高光谱主要问题是波段数多，数据量大，给高光谱图像的分类、识别带来了很大困难。信息冗余度高，数据存储所需空间大，处理时间长，由于高光谱图像波段数多，容易出现维数灾难现象，即分类精度下降，因此，减少数据量、节省资源的降维处理非常有必要，特征提取和波段选择是高光谱图像的两种主要降维方法。利用特征提取进行降维，算法复
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2024-01-13 21:11:29
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# Python 多光谱图像的波段相加
多光谱图像是通过多个光谱波段捕获的图像，每个波段中包含了不同的颜色信息。通过相加这些波段，我们能够对图像进行增强和分析。本文将介绍如何使用 Python 对多光谱数据进行波段相加，并给出具体的代码示例。
## 多光谱图像简介
多光谱图像通常由多个光谱波段组成，每个波段可能对应于特定的颜色（如红、绿、蓝等），也可能是其他特定的波段（如近红外等）。将这些波
根据传感器光谱分辨率的不同，光谱成像可以分为多光谱成像、高光谱成像以及超光谱成像这三类。多光谱成像技术主要是以物体对不同波长光线的吸收存在差异为原理，通过对目标物体在一组红外和近红外范围内特定光线波长中的光强度变化来实现检测、辨别等应用需求。其与高光谱成像以及超光谱成像技术之间都存在一定的差异，各有各的特点，例如：超光谱成像技术是通过测量连续波长范围中的光强度变化来描述材料的，而多光谱成像技术则是
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2023-11-28 23:10:52
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多频段图像融合概述图像拼接一般包括warp(映射), compensation(光照补偿)和blend(融合)三部分。 warp部分主要取决于相机参数估计的准确性，光照补偿主要用于解决不同图像曝光不同所带来的输出图像的不同局部的光照差异，而blend则用于融合不同图像之间的重叠部分，一般使用线性加权的方式来得到最终的输出图像。 多波段融合(multi blend)多波段融合的基本思想是图像可以分
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2024-09-24 13:29:48
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在处理高光谱波段提取时，我们需要一个系统性的备份方案，以确保数据的安全和可恢复性。以下是我对“python提取高光谱波段”的整理与记录，内容涵盖了从备份策略到监控告警的各个方面。
## 备份策略
在开始之前，我们需要制定一套详细的备份策略，确保高光谱数据的安全性。以下是思维导图，展示了备份方案的基本结构。
```mermaid
mindmap
root((备份策略))
Backu
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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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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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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1.功能概述PIE-Basic软件的波段合成功能主要用于将多幅图像合并为一个新的多波段图像(即波段的叠加，构建一个新的多波段的图像文件)。
遥感数据处理中，我们获取到的影像数据有时是按照波段分开的，而不是说是一个整体的文件，给后续处理带来很多不便，不能用真彩色、假彩色等展示遥感影像数据，处理时也需要同时加载多个影像或者多次裁剪处理，很麻烦。因此需进行多波段合成，使多个波段合为一个文件。
&nbs
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2023-07-02 19:19:27
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# Python波段融合算法
## 简介
波段融合算法是一种将多个波段的图像融合成一幅综合图像的方法。在遥感领域，波段融合算法被广泛应用于图像增强、目标检测和分类等任务中。本文将介绍一种基于Python的波段融合算法，并提供代码示例。
## 波段融合算法概述
波段融合算法的基本原理是将不同波段的图像合并成一幅综合图像，以获得更多的信息。常见的波段融合算法包括直方图匹配、小波变换、主成分分析
原创
2023-11-24 11:11:27
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