以下内容主要包括四个方面：（1）显示第2到5条光谱反射率和波长的关系（折线图）；（2）显示前四条叶绿素值的条形图（3）显示叶绿素与各个波段的相关性折线图（4）计算植被指数NDVI与叶绿素对应的散点图； 数据下载之后你可以选择将这个表格放在MATLAB运行路径下的bin路径下，那么在代码中则可以直接输入名称调用，也可以随便放在某个文件夹下，那么加载数据的时候就需要提供完整路径。%% 数据导
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.
1.函数multibandread读取读取多波段二进制影像文件(ENVI主菜单file—save file as—envi standard得到的就是二进制影像文件，有时甚至会看到后缀名为bsq、bil、bip等影像)。 im_hyper = multibandread(filename, size, precision, offset, interleave, byteor
转载
2023-06-16 08:32:37
156阅读
一、背景：每年终都有一个习惯，就是整理资料进行归档，结果发现手机照片全备份在华为云里，在官网上找了一圈，没找到官方的pc工具用来同步照片。于是找出上次写的程序，看看能不能爬到数据，然而……果然不好用。因为华为在登录上又增加了一些验证机制，譬如：账号保护抓了一下报文，发现逻辑变复杂了很多，部分逻辑还封装在js里。算了，懒得琢磨了，直接用selenium吧。二、实现思路：1、用Python + sel
摘自《基于深度卷积神经网络的高光谱图像分类》徐敏1.Indian Pines 数据集Indian Pines 是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于 1992 年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为 145×145 的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。AVIRIS 成像光谱仪成像波长范围为 0.4-2.5μm，是在连续的
**这篇文章是DRCNN高光谱图像分类《Diverse Region-Based CNN for Hyperspectral Image Classification》论文解析**的相关文章，主要是解析了这篇论文的代码构成以及相关解析代码文件的构成 用于高光谱分类的代码构成如上图所示，由五个文件构成。其中，construct_multi_mat.py用于构造实验所需要用到的训练集和测试集，data_
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；
转载
2023-07-28 08:16:59
220阅读
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
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
以一景2014年7月26日获取的Hyperion高光谱数据为例，介绍了在ENVI下基于Workshop补丁的Hyperion数据预处理操作流程，主要包括：数据打开、未标定及受水汽影响严重波段剔除、坏线去除及条纹修复、Smile效应校正以及FLAASH大气校正等。1.配置插件补丁下载地址、参考教程、辅助数据下载地址：http://pan.baidu.com/s/1sjDPyzj安装：将hyp_wsh
## 如何实现“高光谱数据集python图像显示”
### 流程概述
首先，我们来看一下实现“高光谱数据集python图像显示”的整个流程。可以用以下表格展示步骤：
```mermaid
journey
title Implementing Hyperspectral Dataset Image Display in Python
section Overview
首先，我们要理解为什么要对“光谱数据进行特征波长优选”以及这是在干嘛，光谱数据可以想象成一长串的彩色条纹，每种颜色对应一个波长，就像彩虹一样。这些颜色的条纹代表了从某种物质（比如植物、矿石或是食品）反射或透过光的特性。通过分析这些条纹，我们可以了解物质的很多信息，比如它是什么成分、有没有污染、熟度等等。
基于MATLAB的高光谱遥感数据的PCA运用php高光谱遥感数据下载高光谱遥感数据来源本文章以Indian Pines包为例。该数据文件下包括Indian_pines_corrected.mat和Indian_pines_gt.mat文件。数据包导入matlab下载后的数据文件夹中存在两个以.mat结尾的文件。其中文件名中含有corrected的.mat文件为原始三维的遥感数据。剩下的一个.mat
一、前言高光谱成像是遥感中的一项重要技术，它收集从可见光到近红外波长的电磁波谱。 高光谱成像传感器通常提供来自地球表面同一区域的数百个窄光谱带。 在高光谱图像 (HSI) 中，每个像素都可以看作是一个高维向量，其条目对应于特定波长的光谱反射率。HSI 具有区分细微光谱差异的优势，已广泛应用于作物分析、地质测绘、矿产勘探、国防研究、城市调查、军事监视、洪水跟踪等各个领域。二、数据介绍我们将使用帕维亚
利用 MATLAB 彩色显示高光谱图像（伪彩色，真彩色）前言一、使用imshow函数彩色显示高光谱图像注意事项： 欢迎学习交流！网站： https://zephyrhours.github.io/前言我们平时所看到的自然图像包含RGB三个通道，区别于传统图像，由高光谱传感器获取的数据包含了很多波段，在ENVI中可以通过赋予RGB通道不同波长的波段来实现高光谱的真彩色和假彩色显示。很多从事高光谱图
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
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
高光谱遥感数据光谱特征的提取与应用 杜培军
遥感基础知识积累：绝对温度大于0的物体在整个光谱轴上具有连续的光谱曲线高光谱可以有效的描述一些窄而重要的局部光谱特征，可以明显看到高光谱对于光谱频带的描述是详细的。
光谱数据库美国JBL的航空可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)，AVIRIS在0.2-2.45微米的波长范围内获取224个连续的光谱波段图像，波段宽度不大于10n
# 项目方案：Python读取Matlab数据集
## 1. 项目概述
在机器学习和数据分析的过程中，我们经常需要读取和处理来自不同数据源的数据集。Matlab是一种常见的科学计算软件，而Python是一种强大的编程语言，因此将Matlab数据集导入Python环境中进行处理是一项常见的任务。本项目旨在提供一种简洁高效的方法，帮助用户使用Python读取Matlab数据集。
## 2. 项目技
原创
2023-07-29 15:11:07
297阅读
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
