1、新增指数列表Difference Vegetation Index 差异植被指数Global Environmental Monitoring Index 全球环境监测指数Green Atmospherically Resistant Index 绿度气压阻抗指数Green Difference Vegetation Index 绿度指数Green No
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2024-05-08 20:48:36
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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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SPOT6于2013年正式开始商业运行，SPOT7也计划2014年发射。SPOT6包括分辨率为 1.5m 的全色波段并且幅宽达到了60 km x 60 km，6米分辨率的多光谱包括蓝、绿、红、近红外四个波段。本文主要包括SPOT6数据的浏览、正射校正、图像融合等操作，在ENVI5.0SP3下完成。1. 图像打开 SPOT6数据是以JPEG2000（.JP2）或者T
在处理高光谱数据时，特别是用Python打开ENVI格式的高光谱数据，我们常常需要面对多种版本之间的兼容性问题、迁移过程中的挑战以及实际应用中的排错技巧。下面将详细记录解决“Python打开ENVI高光谱数据”问题的过程。
## 版本对比与兼容性分析
在我们开始之前，了解不同版本的Python库是非常重要的。在此，我们重点关注`spectral`和`envi`两个库。
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前言：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
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2024-03-23 08:29:11
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数据介绍及数据其他操作详见此博客ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作对于光谱分析，需要在辐射定标的时候定标类型选择反射率Reflectance，这样才可以绘制出各种地物的反射波谱曲线。导入只经过辐射定标的郑州地区影像图reflection.dat（定标类型是Reflectance）。打开工具箱中Spectral——Spectral Libraries——Spectr
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2024-07-08 19:40:39
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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
什么是稀疏系数？什么是字典？稀疏系数如何表示信号？下图是一个稀疏表示模型1.稀疏系数： 先看到右边的α, 白色小格子表示0，有色小格子表示非0数(0,1)，稀疏的意思就是非零系数很少的含义。 2.字典：相信大家在做科研的时候，应该都听说过字典Dictionary，那什么是字典呢？字典，从名称来看，可以用来查询的字典，那查询什么呢？查询（或者叫匹配）字典当中的训练样本。训练样本是一种模版，是一种已知
1. 常用高光谱数据(1) 航空成像光谱仪系统国内系统：MAIS、OMIS-1、OMIS-2、PHI、WHI、LASIS国外系统：AIS、AVIRIS、TRWIS、GERIS、HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP(2) 航天成像光谱仪Hyperion/EO-1环境与减灾小卫星星座（HJ-1B）中高光谱分辨率数据MODIS2.高光谱数据应用于植被监测的优
图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成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。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。ENVI中提供融合方法有： l H
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，想可视化展示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。一、使用python这种方法很简单，几行代码就可以搞定，废话不多说，直接上代码。需要的环境：spectral，ipython，matplotlibimport
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2023-09-21 22:08:28
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深度学习的两大难点即为样本标注和参数调优。ENVI的ROI工具、Feature Counting工具、光谱分析、下载OpenStreetMap矢量等功能，为深度学习提供了便捷的样本标注功能。同时，ENVI深度学习提供了一个帮助调试参数的功能，工具启动是在/Deep Learning/Deep Learning Guide Map面板中如下菜单：其实是内置的一个ENVI Modeler模型（如下图所
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2024-02-20 09:53:51
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# 如何用 Python 读取 ENVI 光谱数据
在地球科学和遥感领域，ENVI（Environment for Visualizing Images）格式的数据常用于存储光谱数据。对于刚入行的开发者来说，掌握如何读取这些数据是非常重要的。本文将通过一个简单的流程和相应的代码，帮助初学者学习如何使用 Python 读取 ENVI 光谱数据。
## 整体流程
我们将按照以下步骤进行数据读取：
根据这个公式，对于下面这个图，假设点7和点8之间的权重值很小，那么很容易有红线所示的划分（假设二分），上面的代价函数计算出来的值很小。但显然绿色线所示才是最佳的分法。
1. 距离矩阵def euclidDistance(x1, x2, sqrt_flag=False):
res = np.sum((x1-x2)**2)
if sqrt_flag:
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2024-03-13 13:00:32
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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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参考博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102w60s.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102x2y2.html1.导入tiff文件（高光谱图像） 高光谱文件下载地址：（下载L1G图像数据） L1G图像已经经过了辐射校正、几何校正、投影配准和地形校正 http://www.gscloud.cn
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2023-10-24 11:09:50
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本次是高光谱遥感内容的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用 ）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。高光谱遥感课程的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱
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2023-11-07 23:14:41
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Matlab读取高光谱遥感数据1、高光谱遥感数据简介2、两个开源的高光谱遥感数据集3、高光谱遥感数据常用格式3.1 .Mat3.2 .Tif4、Matlab读取高光谱遥感数据4.1 Matlab读取.Mat格式的高光谱遥感数据4.1.1 Matlab代码读取.mat4.1.2 运行结果（整合后）：4.2 Matlab读取.tif格式的高光谱遥感数据4.2.1 Matlab代码读取.tif4.2.
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2023-10-20 10:30:00
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太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。 大气校正的准备过程为辐射定标。当我们需要进行辐射定标，同时 ENVI 对于定标参数没有识别或识别错误（主要针对国
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2024-07-22 12:57:04
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高光谱优势，研究高光谱是有必要的：研究表明许多的地表物质的吸收特征在吸收峰深度一半处的宽度为20-40nm，由于成像系统连续波段一般在10nm以内，，因此这种数据能以足够的光谱分辨率区别出那些具有诊断性光谱特征的地表物质。 高光谱在遥感中，遥感的原理是电磁波辐射，遥
