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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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
高光谱图像超分辨率基准库：深度学习在遥感领域的革命性应用是一个专注于高光谱图像（Hyperspectral Image, HSIs）超分辨率处理的开源项目。它提供了一个全面的评估平台，集成了多种先进的深度学习算法，旨在推动HSI超分辨率研究的发展，为遥感、环保、农业等多个领域带来更精确的数据解析能力。技术分析该项目的核心在于利用深度学习的方法提升高光谱图像的分辨率。传统的超分辨率技术往往难以应对H
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
操作流程 分析讨论 1. 辐射定标说明。根据官方文档radiometric calibration对于需要进行FLAASH大气校正的图像，相关参数说明如下： If you are calibrating an image for input into FLAASH, click the Apply ...
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2021-05-09 23:38:00
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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
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。 首先明确一下我们的需求。现在需要基于一个面要素类，对一个栅格遥感影像加以分割；如下图所示。这个面要素类中有3个部分，我们希望将背景的这个遥感影像也依据这3个要素的划分方式，进行切割，从而得到3个小区域对应的栅格数据。同时，我们有很多张同一空间范围的栅格遥感影像，都希望通过这一方式对其加以分割，
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
ENVI实验教程（1）实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作 实验一、熟悉ENVI遥感图像处理基本操作一、实验目的熟悉ENVI软件的用户界面，包括ENVI classic和ENVI5.3熟悉ENVI软件的基本功能模块。掌握ENVI基本数据输入、输出、存储、显示等操作。二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的内容。保存与记录实验结果，并进行分析总结。三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：
在过去的一年中，“RONG”系列论坛成功举办多场，“RONG”这一词语已成为清华大学数据科学研究院连接校内各院系间及校外资源的纽带。如今“RONG 2.0”带来的新一次思想碰撞又拉开了序幕。RONG系列论坛旨在促进校内外不同院系、不同学科间围绕大数据科研课题的相互认识、沟通交流，以促进校内外科研力量的联合，科研资源利用率的提高，让产业资源与科研资源得以对接，了解产业应用现状、应对产业挑战，最终实现
原创
2021-05-28 18:15:25
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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
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
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
传统的逐波段的对每个灰度图像进行去噪，如基于非局部的算法、SVD、BM3D等。忽略了不同光谱波段之间的强相关性，去噪性能差。存在的问题：1）不同波段的噪声强度往往是不同的，某些波段可能会倍强噪声污染，需要在对低信噪比的波段去噪的同时保护高信噪比波段；2）噪声通常是混合存在的，如高斯噪声、条带噪声、脉冲噪声等，不同噪声的特性和分布特征也不同。结合空间和光谱信息的去噪方法：基于变换域和基于空间域两种。
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
遥感影像镶嵌和图像裁剪图像镶嵌图像重叠设置切割线设置色彩平衡设置接边线操作输出图片裁剪规则裁剪resize data（toolbox）不规则裁剪生成xml文件保存为dat文件图像镶嵌图像镶嵌，指在一定数学基础控制下把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。ENVI的图像镶嵌功能可提供交互式的方式，将有地理坐标或没有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。最新ENVI提供了全新的影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic，所有功能集成在一个流程化的界面打开mosaicking-
原创
2023-02-16 12:50:11
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高光谱图像预处理相关概念高光谱图像的预处理包括：几何校正，配准，图像镶嵌与裁剪，去云及阴影处理，光谱归一化一 相关术语DN值（Digital Number）：遥感影像像元亮度值，记录地物的灰度值。无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等相关。反映地物的辐射率。地表反射率（surface albedo）：地面反射辐射量与入射辐射量之比，表征地面对太阳辐射的吸
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
这是15年的文章，具有科普的性质。摘要部分第一段传统的遥感影像处理技术在分析高光谱影像时面临许多问题和挑战：如何解决高维数据小样本识别分类问题、如何实现高维数据的实时处理、如何提升光谱类似地物的区分能力等等面临的问题：高维数据小样本识别分类问题高维数据的实时处理提升光谱类似地物的区分能力尤其是小样本问题，是我目前面临的最大问题。本论文通过对高光谱影像自身特性的深入分析，在总结高光谱图像处理研究现状
