1 图神经网络的基础知识 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够从图结构数据中学习特征规律的神经网络，是解决图结构数据（非欧氏空间数据）机器学习问题的最重要的技术之一。 前面章节中主要介绍了神经网络的相关知识。接下来，让我们了解一下图神经网络相关的基础知识。1.1 欧氏空间与非欧氏空间欧氏空间/欧几里得空间：能
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2023-12-18 20:34:43
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# 根据VIS可见光人脸图片生成NIR近红外人脸图片的深度学习模型
## 1. 流程概述
在这一过程中，我们将构建一个深度学习模型，利用可见光（VIS）人脸图像生成近红外（NIR）图像。以下是步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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| 1
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已
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2023-10-03 20:26:06
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大气红外探测器 (AIRS) 是安装在第二个地球观测系统 (EOS) 极地轨道平台 EOS Aqua 上的一台光栅光谱仪 (R = 1200)。AIRS 与 0.4 至 1.0 微米区域的 4 个通道。
Nir Sofer对Windows API , C++，.NET的熟悉程度，让我想起了圣斗士攻打黄金
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2022-01-06 17:32:27
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电磁波谱范围、可见光/红外光与微波细分波谱近红外光(NIR)是介于可见区和中红外区间的电磁波，不同文献中对其波长范围的划分不尽相同，美国试验和材料协会（ASTM）规定为700 nm至2500 nm。NIR常被化分为短波近红外(SW-NIR，700—1100 nm)，和长波近红外(LW-NIR，1100—2500 nm)。所以下表中的短波红外（SWIR）和长波近红外(LW-NIR)基本上是一回事（r
RBF：RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比目录输出结果代码设计输出结果代码设计load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)';P_test = NIR(temp(51:end),:)';T
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2022-04-22 14:33:08
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MAT之NN：实现BP神经网络的回归拟合，基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比目录输出结果实现代码输出结果实现代码load spectra_data.matplot(NIR') title('Near infrared spectrum curve—Jason niu') temp = randperm(size(NIR,1));P_train = NIR(temp(1:5
原创
2022-04-22 14:32:53
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数据源：modis的MOD9A1产品，分辨率500m，合成周期为8天NDVI（归一化植被指数）计算公式：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，其中NIR为近红外波段，R为红光波段，分别对应MODIS第2和第1波段。NDBI（归一化建筑指数）计算公式：NDBI=(M IR - N IR ) /(M IR + N IR )，其中MIR为中红外波段，NIR为近红外波段，分别对应MODIS第6和第1波
# 使用Java合成NDVI图像的红近红外TIF文件
在遥感影像处理领域，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种常用的植被指数，用于判断地表植被的生长状况。NDVI的计算公式为：
$$ NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED} $$
其中，NIR表示近红外波段的反射率，RED表示红光波段的反射率。如果你有红光
归一化植被指数（NDVI）通过测量近红外（植被强烈反射） 和红光（植被吸收）之间的差异来量化植被。如果是植被的话，反射的多也就是近红外远大于红光，所以(NIR-Red)/(NIR+Red)大于0。参考：https://www.osgeo.cn/post/1aefb>>MODIS>>LandsatNDVI在农业中的应用 如果只显示NIR波段，并设置颜色为红色，你将会
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2023-12-02 23:46:58
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## NDVI最大值合成
归一化植被指数（NDVI）是一种用于监测植被健康和覆盖程度的常用遥感指标，其值范围在-1到1之间。NDVI的计算方式为：
\[ NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED} \]
其中，`NIR`为近红外波段的反射率，`RED`为红色波段的反射率。通过NDVI的计算，可以评估植被的生长状况和分布情况。
### NDVI最大值合成的意义
在
同的遥感指数可以从不同的角度反映作物的生长状况、生长态势及生长环境的信息。归一化植被指数（NDVI），叶面积指数（LAI），净初级生产力（NPP），温度状态指数(TCI)、植被状态指数(VCI)和归一化缺水指数(NDWI)。1)NDVI归一化植被指数定义为近红外波段（NIR）与可见光红波段（RED）数值之差和这两个波段数值之和的比值，即NDVI = （NIR - RED）/（NIR +
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2024-01-30 16:48:08
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RBF：RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比目录输出结果代码设计输出结果代码设计load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)';P_te...
原创
2021-06-16 21:54:56
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1. The use of digital imaging, chlorophyll fluorescence and Vis/NIR spectroscopy in assessing the ripening stage and fres相机
原创
2022-12-17 11:23:08
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Tokyo Institute of Technology and Olympus publish a paper “Single-Sensor RGB-NIR Imaging: High-Quality System Desi
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2024-03-29 13:09:26
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MAT之ELM：ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比目录输出结果代码设计输出结果代码设计%ELM：ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比—Jason niuload spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1));P_train = NIR(te...
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2021-06-15 21:11:48
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MAT之ELM：ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比目录输出结果代码设计输出结果代码设计%ELM：ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比—Jason niuload spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1));P_train = NIR(te...
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2022-04-22 14:51:03
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植被覆盖度计算 植被覆盖度通常是指绿色植被群体经阳光照射后在地面上形成的垂直投影面积与整个研究区域面积之比，获取植被覆盖度信息主要有植被指数法和混合像元法。本文采用混合像元法进行计算，混合像元法是基于地物光谱的混合模型，在缺乏地面实测资料的情况下，该技术可以直接确定植被覆盖度。 NDVI的计算公式: NDVI= (NIR-R) / (NIR+R) 对于landsat8影像数据，NIR (近红波段)
MAT之PCA：利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》目录输出结果实现代码输出结果后期更新……实现代码loadspectra; <br>temp =randperm(size(NIR, 1));P_train = NIR(temp(1:5...
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2022-04-22 14:54:35
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