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
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2023-06-16 08:32:37
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高分五号02星搭载了一台60公里幅宽、330谱段、30米分辨率的可见短波红外高光谱相机（AHSI），可见近红外（400~1000nm）和短波红外光谱（1000~2500nm）分辨率分别达到5纳米和10纳米。单看参数性能优越，忍不住想试试利用这个数据进行地物识别。本文介绍利用光谱分析方法从高分五号02星AHSI的反射率影像（可见近红外VN、短波红外SW组合的330个波段影像）上识别一些地物信息，如云
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
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
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
目录摘要推扫式高光谱成像系统的应用快照式高光谱成像系统的应用总结参考文献摘要 肉类掺假常见于用低价肉代替高价肉获取非法利益，它不但影响了食品的质量，甚至会威胁到人们的健康。目前的检测手段一般是取样后送样检测，很难实时实地得到检测结果。红肉是指在烹饪前呈现岀红色的肉，如猪、牛、羊肉等，作为日常生活中最常见的
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。
HyperOPS 剖面式高光谱观测系统，是一套自由落体式剖面高光谱光学测量系统，用于测量水生系统中的光学特性。由两个辐射计（一个测量水中上行辐亮度，一个测量下行辐照度或上行辐照度）、压力、倾斜传感器组成。独特的光学轮廓自由落体、风筝状背板设计，能有效避开船体阴影的影响，可获取高精度的水下环境光场（向下辐照度和向上辐亮度）。HyperOPS 非常轻巧，使用轻便，几乎任何人都可以手动部署。
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
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
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
论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》 论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson论文发表年份：2019 发表期刊：IEEE Tr
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；
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2023-07-28 08:16:59
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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
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
