这篇文章最主要的是制作了KIAST数据集，直到现在仍有许多人使用这个数据集进行多光谱行人检测。虽然提出ACF方法在后续文章作为对比算法，但是因为深度学习的快速发展，后续工作很少基于ACF进行改进。这篇文章提出了一个多光谱行人数据集，该数据集由基于分束器的特殊硬件捕获，提供良好的颜色-热图像对。颜色热数据集和以前基于颜色的数据集一样大，并提供了密集的注释，包括时间对应。利用该数据集，同时引入了多光谱
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2024-05-30 07:12:13
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因此近红外光谱分析技术被称为“分析的巨人”。红外光谱仪的结构图红外光谱的区分通常我们所说的红外光谱一般指中红外光谱。但事实上红外谱区按波长范围被划分为近红外、中红外、远红外三部分。 波长范围（um）波数范围(cm-1)振动类型近红外光谱0.8-2.54000-12000振动倍频、组合频中红外光谱2.5-25400-4000振动基频远红外光谱25-100010-400转动频率注：波长与波数
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2023-07-10 17:27:30
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在定量遥感或者高光谱遥感中，信息提取主要用到光谱/波谱分析技术。本专题对光谱/波谱分析中涉及的流程及一些技术进行讲解，包括以下内容： 基本概念 遥感反演 波谱识别 1 基本概念 遥感中的光谱分析技术可以理解为基于电磁辐射与物质相互作用产生的波长与反射强度，即地物波谱特征，而进行物质分析的技术。在这个过程中，如果一
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2023-11-29 23:41:35
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高光谱图像技术最早应用在遥感军事领域，用于地面目标探测，地面物体分类。由于不同物质的理化性质决定了其对不同波段的光表现出不同的光谱特性，近十年来，利用高光谱做食品、农产品、药品的无损质量检测十分火热。何为高光谱图像高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合，不仅反映目标的二维图像信息，同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度：x-y-。通过高光谱相机，获得不同窄波段下的二维图像，最终构成三维光谱数
原创
2022-10-11 18:22:42
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当提到「艺术」这个词的时候，很多人头脑中首先浮现出来的，很可能是以梵高为代表的后印象派画作，也可能是文艺复兴时期米开朗基罗的雕像，或者是中国古代的诗词歌赋，甚至是玛雅文明的遗迹，诸如此类的东西。总之，我们平常所从事的技术工作——写代码、调试程序，这些都跟「艺术」毫不沾边。然而，「艺术」这个词也有大众化的一面，有时它的适用范围非常之广。比如，我们可以说：“烹饪是一门艺术”，“钓鱼是一门艺术”。这个时
原创
2020-12-10 21:04:16
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1.光谱分辨率spectral resolution定义(1)：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。 定义(2)：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。 光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。细分光谱可以提高自
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2024-04-23 21:13:16
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光谱成像技术是利用单个或多个光谱通道进行光谱数据采集和处理、图像显示和分析解释的技术。多光谱成像是让传感器在多个很窄的波段上感受不同的光。 高光谱相机的类型 在图像采集过程中，为了获得不同波长的图像，目前有四种类型的高光谱相机：点扫描（Whiskbroo
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2024-05-24 17:47:11
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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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以近红外光谱为例，大部分光谱数据在不考虑分类问题时，在构建模型前需要对采集数据进行样本分析，以降低因生产过程异常、人为误操作和其他原因对软测量模型的影响，即异常样本检测分析。 按照定义，异常样本检测任务指的是检测偏离期望行为的事件或者
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2023-11-06 13:17:38
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展开全部元素周期表是元素周期律用表格表达的具体形式，它反映元素原子的内62616964757a686964616fe78988e69d8331333231613932部结构和它们之间相互联系的规律。元素周期表简称周期表。元素周期表有很多种表达形式，目前最常用的是维尔纳长式周期表(见书末附表)。元素周期表有7个周期，有16个族和4个区。元素在周期表中的位置能反映该元素的原子结构。周期表中同一横列元素
Spectral Response Function-Guided Deep Optimization-Driven Network for Spectral Super-Resolution（光谱响应函数引导的深度优化驱动网络光谱超分辨）高光谱图像（HSI）是许多研究工作的关键。光谱超分辨率（SSR）是一种用于从HR多光谱图像获得高空间分辨率（HR）HSI的方法。传统的SSR方法包括模型驱动算法
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2024-06-12 13:19:25
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光谱增强是基于多光谱数据度波段进行变换达到图像增强处理，如可以直接利用多光谱数据的不同波段组合方式改善显示效果；或采用主成分变换、独立成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等光谱处理方法进行光谱增强。RGB合成显示波段比的计算增强了波段之间的波谱差异 从波段中选择分子和分母，enter pair 结果如图主成分分析 调整系数，用于计算统计值时的数据二次采样，默认为1，当小于1时，将会提高统计计算速度。
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2024-05-24 22:53:24
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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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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
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2023-11-26 10:53:58
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倏逝波：倏逝波（Evanescent）又译作隐逝波，隐失波。当光波入射介质表面时，一部分光发生反射,另一部分光波（倏逝波）只能沿物体表面传播，振幅在垂直界面方向指数衰减。考虑到电磁场的连续性，电场和磁场不会在两介质的界面上突然中断。倏逝波的存在是必然的。亚波长成像：物体受光波照射后,离开物体表面的光波分为两种成份:一部分光向远方传播,这是传统光学显微镜能接收的信息;而另一部分光波只能沿物体表面传播
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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深度材料感知跨光谱立体匹配摘要跨光谱成像对识别和检测任务很有帮助。通常，多个相机用于跨光谱成像，因此需要图像对齐或双目系统中的视差估计。多相机跨光谱系统逐渐被嵌入到有源RGB-D设备中（例如Kinect和iPhone X中的RGB-NIR相机）。因此，立体匹配提供了在没有主动投影仪的情况下获得深度的机会。然而，由于大的外观差异，匹配来自不同光谱带的图像非常具有挑战性。本文开发了一种基于深度学习的方
前言： 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
多光谱、高光谱甚至是超光谱首先是应用于卫星的遥感，遥感技术已经成为人类获得地球以及其他星球信息重要的手段之一。利用遥感成像系统得到的地球资源信息已成为人类开发、合理的利用、管理和监测地球资源及环境不可缺少的基本手段，在农业、地质、森林、水利、土壤、海洋、环境、大气研究等领域发挥了巨大的作用。多光谱遥感不仅可以根据影像的形态和结构的差异判别地物，还可以根据光谱特性的差异判别地物，扩大了遥感的信息量。
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2023-11-06 22:36:02
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1.概念区分宽带spectrogram: 以3ms(或300Hz左右的带宽)左右进行分帧之后制成的spectrogram窄带spectrogram: 以20ms(或45Hz左右的带宽)左右进行分帧之后制成的spectrogram首先3ms和20ms大家都理解，就是每一帧持续的时间分别是3ms和20ms，但是后面对应的带宽是啥意思呢？原来，所谓的分帧，相当于加了一个矩形窗函数，而
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2024-03-25 11:59:33
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