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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光谱分析是一项通过不同波长光吸收量或发射量变化对物理物质进行识别和定性分析的强大技术。光谱分析需要将光分散为彩虹波长，这样的话，可以测量和记录不同波长下光强度的系统光谱。 在一个光谱仪中，TI DLP DMD (数字微镜器件)作为一个可编程波长滤波器。在典型配置中，宽频带光通过狭缝进入，并且一个光栅被用来将通过微镜阵列的光的波长色散。然后，微镜列被用来选择哪些波长被直接照射到单个元素检
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
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2023-10-27 13:04:33
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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
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2024-07-23 16:35:23
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在莱斯大学TuLIPSS光谱仪中，一束束的光纤瞬间将空间和光谱数据传送到探测器上。然后，这些数据可以被处理为快速的环境或生物分析。从太空拍摄的标准快照并不能完全展现地球的壮美，有这么多东西要看。为了揭示肉眼无法观察到的细节，莱斯大学工程师们正在研制一种便携式光谱仪，这种光谱仪可以安装在一颗小上，可以用飞机或无人机飞行，甚至有一天可以拿在手里。 莱斯大学布朗工程学院和威斯自
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2023-11-06 15:10:53
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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
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2023-10-30 22:29:26
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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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语句含义：spectral.view_cube(image,bands=[29,19,9]) 中的29,19和9是第几个波段，可以改成数据波段数以内的其他的数值
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2023-06-26 11:12:46
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高光谱图像分类一、准备数据二、模型的实现三、创建数据集三、模型训练及测试五、一些备用函数六、对一些问题的思考七、心得体会 这次和上次情况差不多，写这篇文章的本意也是因为老师布置的作业。按要求，阅读论文《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》，并对里面的模型（
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2023-12-02 13:58:12
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1) ASD光谱仪简介美国ASD公司设计制造的FieldSpec® 系列波谱仪在中国的遥感应用已经相对普及。应用范围已经扩展到包括精准农业、林业、海洋与内陆水体、冰雪、环境污染监控、气象、地质与矿产、地面定标、教学等等领域。所使用的仪器型号包括了FieldSpec HandHeld，FieldSpec VNIR，FieldSpec Dual VNIR，FieldSpec Pro FR，FieldS
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2023-12-01 09:46:53
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1.全色波段（Panchromatic Band） 全色图像是单通道的（即单波段灰色影像），其中全色是指可见光波段0.38~0.76um（即人们熟知的红橙黄绿蓝靛紫），全色图像是这个波段范围的混合图像。因为是单波段，所以在ENVI中显示为灰度图片，无法进行彩色合成。全色遥感图像由于是采集整个可见光范围内的
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2023-12-07 16:02:31
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1.摘要HSI----高光谱图像（Hyperspectral Image）。所捕获的光谱信息以及对应高光谱数据对象之间的非线性关系，使得传统方法无法进行准确的分类。深度学习方法作为一个强有力的特征提取器，被用在高光谱图像分类任务上。1.概括传统机器学习方法用于HSIC上面的不足，然后了解深度学习方法解决这些问题的优势。2.将目前最新的深度学习框架划分为：光谱特征、空间特征和空间光谱特征。3.如何高
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2023-10-12 16:35:24
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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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点光谱数据是光谱仪得到得数据。光谱仪和成像光谱仪的区别是成像光谱仪可以得到波段宽度很窄的多波段高光谱图像数据，而点光谱顾名思义，是瞬时视场角内的单个像素高光谱数据，甚至带到上千维。 点光谱数据的保存格式为*.sig。1.sig文件的读取sig文件可以直接用excel打开，也可以用matlab读取。 本文主要用matlab读取的方式，分为三步：fopen打开.sig文件；写入txt；读入txtf
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2023-12-09 22:22:10
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高光谱遥感影像数据集高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，可以同时获取目标的二维空间信息与第三维的光谱信息，得到高光谱分辨率的连续、窄波段图像数据。高光谱图像与高分辨率图像、多光谱图像相比的优势在于，它的光谱分辨率高，波段众多，能够获取地物几乎连续的光谱特征曲线，并可以根据需要选择或提取特定波段来突出目标特征；定量化的连续光谱曲线数据为地物光谱机理模型引入图像分类提供了条件；它
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2023-09-05 12:46:59
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从上篇加载的数据开始，在层列表勾选该层。选择菜单命令 高光谱->复制波段数据 。点击后出现下述对话框。图1 选择波段图1左侧列出了所有通道的数据，打勾表示已经选中。点击OK可以将所有选中的通道复制成一个新层，选中所有通道就相当于复制了一个与当前层完全一样的副本。当然有时候我们不需要复制一个完全相同的层。1. 勾选/保存勾选结果勾选需要复制的通道很简单，但是300多个通道每次挑一遍也很费劲。挑
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2023-08-07 13:59:28
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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：
目录1 光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率2 全色图像、多光谱图像、高光谱图像2.1 全色图像2.2 多光谱图像2.3 高光谱图像参考资料1 光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率遥感(Remote Sensing)，可以理解为遥远的感知。遥感技术利用搭载在遥感平台上面的传感器对目标地物发射或反射的电磁波信息记录下来从而形成遥感影像（或其他遥感数据）。其中分辨率作为传感器成像系统对输出影像细节辨别能力
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2024-10-22 08:54:16
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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。
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2024-01-10 12:12:08
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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
