探索光谱世界的神奇工具：Spectral Python (SPy) spectralPython module for hyperspectral image processing项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/spe/spectral 项目介绍Spectral Python（SPy）是一个完全由Python编写的专业模块，设计用于处理和分析高光谱图像数据。
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（
转载
2023-12-02 13:58:12
300阅读
基于Python的高光谱图像监督分类与非监督分类高光谱数据：点击此处可下载
用到的库：matplotlib、scipy、spectral、numpy主要内容：监督分类（最大似然法）与非监督分类（K-means）及精度评定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
im
转载
2023-09-23 18:56:08
332阅读
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
转载
2023-10-27 13:04:33
452阅读
普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat 数据、哨兵-2 号数据、Aster 数据、Modis 数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为
转载
2024-05-20 22:43:19
17阅读
# R语言处理光谱的入门指南
光谱数据的处理在科学研究和工业应用中十分重要。R语言为处理和分析光谱数据提供了丰富的函数库和工具。本文将指导你如何使用R语言进行光谱数据处理。我们将从整体流程入手，并逐步细化每个步骤。
## 流程概览
以下是处理光谱数据的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 Python的GDAL
转载
2023-11-02 08:54:42
213阅读
（Python）使用Gdal进行批量的多光谱影像波段合成 文章目录（Python）使用Gdal进行批量的多光谱影像波段合成摘要方法代码介绍完整代码实验结果代码运行结果（部分）多光谱合成结果耗时 摘要项目中经常遇到批量多光谱合成的任务需求，数量不多时，可以利用ENVI、ARCGIS等软件进行手工操作，但是当遇到数据量大且数据名称类似的任务时，很容易陷入机械劳动，耗时且易出错。本文提供了个人学习科研进
转载
2024-05-15 10:58:58
104阅读
仪器介绍核磁共振波谱仪是利用不同元素原子核性质的差异分析物质的磁学式分析仪器。其中，核磁共振波谱法（简称NMR）是材料表征中最有用的一种仪器测试方法，它与紫外吸收光谱、红外吸收光谱、质谱被人们称为“四谱”，广泛应用于物理学、化学、生物、药学、医学、农业、环境、矿业、材料学等学科，是对各种有机和无机物的成分、结构进行定性分析的最强有力的工具之一，亦可进行定量
目录第一章、ChatGPT4入门基础第二章、ChatGPT4 提示词使用方法与技巧第三章、 ChatGPT4助力信息检索与总结分析第四章、ChatGPT4助力论文写作与投稿第五章、ChatGPT4助力Python入门基础第六章、ChatGPT4助力近红外光谱数据预处理第七章、ChatGPT4助力多元线性回归近红外光谱分析第八章、ChatGPT4助力BP神经网络近红外光谱分析第九章、Cha
转载
2024-06-12 19:30:49
23阅读
本文介绍基于AvaSpec-ULS2048x64光纤光谱仪测定植被、土壤等地物高光谱曲线的方法。 AvaSpec是由荷兰著名的光纤光谱仪器与系统开发公司Avantes制造的系列高性能光谱仪，广泛应用于各类光谱测定场景。本文就以AvaSpec系列产品中的AvaSpec-ULS2048x64这一款便携式地物高光谱仪为例，介绍基于这一类便携式地物光谱仪进行地物高光谱曲线的测定方法。1 软件安装
拉曼光谱的概念不同的入射光频率的散射光谱进行分析所得到的分子振动、转动的信息，并应用于分子结构分析研究的一种分析方法，称为拉曼光谱(Ramanspectra)。拉曼光谱的特征 拉曼散射谱线的波数虽然随入射光的波数而不同，但对同一样品，同一拉曼谱线的位移与入射光的波长无关，只和样品的振动转动能级有关。 &nb
转载
2024-06-26 13:35:07
194阅读
一，数据下载、处理1、多光谱遥感基础和主要数据源多光谱遥感； 光谱、多光谱、RGB真彩色、彩色图像、反射率、DN值、辐射亮度等基本理论。多光谱遥感的主要卫星数据源及下载方法（哨兵、Landsat、Aster、Modis等）。典型地物光谱特征，矿物、土壤、植被光谱诊断特征及理论。 2、多光谱数据预处理方法多光谱遥感的数据处理方法，数据辐射校正、正射校正、地形校正、数据合成、数据镶嵌，基于S
转载
2023-10-10 21:53:20
5阅读
1. 安装spectral模块 spectral模块的安装需要有numpy、pillow、wxpython、matplotlib、ipython等这几个包的铺垫，而且安装spectral模块时看的教程最好不要pip Install，要在安装完上述几个包之后在官网上下载，从Python Package Index（PyPI）或GitHub上的SPy Project Page下载，如果pip安装成功了
转载
2023-11-13 11:52:16
409阅读
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
转载
2023-10-12 16:35:24
297阅读
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
转载
2023-08-07 13:59:28
357阅读
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
280阅读
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
转载
2023-11-07 23:14:41
164阅读
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
转载
2024-05-30 07:12:13
120阅读
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
转载
2024-07-23 16:35:23
35阅读
