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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# 高光谱数据分析入门
高光谱成像技术是近年来遥感领域的一个重要突破。与传统的图像相比，高光谱图像不仅包含可见光波段的信息，还覆盖了近红外甚至中红外的多个波段。在各个波段上进行的数据采集和分析，可以提取出丰富的物质成分信息，为农业、环境监测、矿产资源勘探等领域提供了强大的数据支持。
本文将介绍如何使用Python进行高光谱数据的分析，同时给出实际的代码示例，让您能够更好地理解高光谱数据分析的过
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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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
一、全色图像 只有一个波段，波段范围在 0.50—0.75 μm之间，图像显示为灰度图片。 特点：其空间分辨率高，包含地物细节信息丰富，能够获取地物精细的几何和纹理特征，来反映目标之间的空间结构，但缺乏光谱信息。 图 1 资源三号卫
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2023-11-21 23:23:17
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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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1. 概述1.1. 系统背景最初的时候，我们只是想设计一个Web版本的HBase数据浏览器，类似于PL/SQL那样便捷，后来又添加了HDFS分布式文件系统浏览器，再后来又添加了Hive数据仓库浏览器功能。这个时候，hadoop集群由一个扩张到三个，大数据业务系统所涉及到的NoSQL数据库也越来越多，譬如Neo4j、MongoDB、Redis等，所涉及的批处理和流计算平台也从最初的只有MapRedu
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2024-10-04 15:44:21
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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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# Python 多光谱数据处理入门
多光谱成像技术通过捕获多个波段的图像，提供了更丰富的光谱信息。这在农业、环境监测和医学等领域有着广泛的应用。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种库来处理多光谱数据，特别是NumPy和Matplotlib。
## 多光谱数据基本概念
多光谱图像由多个光谱波段的像素集合组成。每个像素在每个波段上都有一个值，这些值可以用来分析材料的光谱特性。例如，在
瑞士专业无人机制造商senseFly目前证实说他们的eBee农用无人机也将立即装备Parrot的Sequoia多谱段传感器。该传感器于今年2月的加州世界农业博览会上展出，同时还将于2016年三月正式发布。Sequoia是目前世界上最小最轻的多谱段无人机传感器，它可以用于捕获可见与不可见的多种光谱以及RGB图像。只需要一次无人机飞行，农学家与农作物咨询师以及农民就可以通过无人机航拍获得所需要的所有与
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2023-12-26 18:33:51
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# 项目方案：多光谱数据查看系统
## 介绍
在科学研究和遥感应用中，多光谱数据是非常重要的。为了更方便地查看和分析这些数据，我们将开发一个多光谱数据查看系统，使用Python编程语言。
## 方案
### 1. 数据读取与处理
首先，我们需要使用Python的数据处理库，如numpy和pandas，来读取和处理多光谱数据。可以使用专门的数据格式解析库，如GDAL，来读取各种多光谱数据格式，例
原创
2024-07-11 06:05:54
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目前常用的颜色模型一种是RGB三原色模型，另外一种广泛采用的颜色模型是亮度、色调、饱和度（(IHS)颜色模型。亮度表示光谱的整体亮度大小，对应于图像的空间信息属性，色调描述纯色的属性，决定于光谱的主波长，是光谱在质的方面的区别，饱和度表征光谱的主波长在强度中的比例，色调和饱和度代表图像的光谱分辨率。 IHS变换图像融合就是建立在IHS空间模型的基础上，其基本思想就是在IHS空间中，将低空间分辨率
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2023-11-03 09:11:40
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材料在不同波长下的反射、透射和发射光量不同，类似于指纹的唯一性，每种材料都具有独特的光谱特性，光谱特性可以用来更好的对材料进行识别、检测或分析。光谱成像是一项结合了光谱测量与数字成像的技术。标准的相机能够捕捉可见光谱中的红光、蓝光和绿光，而光谱成像相机能够捕捉的波长范围更加广泛，小到紫外波长，大到可见光
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2024-01-05 16:47:59
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到此为止的代码： import bs4 as bs
import datetime as dt
import os
import pandas_datareader.data as web
import pickle
import requests
def save_sp500_tickers():
resp = requests.get('http://en.wikip
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2024-09-29 20:00:08
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有兴趣学习三维荧光相关数据处理和分析的可以去看看他们的文章。前言荧光区域积分最早是在《2003 Fluorescence Excitation-Emission Matrix Regional Integration to Quantify Spectra for Dissolved Organic Matter》这篇文章里提到的，用于分析荧光数据的方法，在此之前各种荧光光谱技术已被用于表征海洋、
激发波长近红外二区发光量子点荧光成像技术广泛地应用于生物医学研究。相比于常用的可见光以及近红外一区（NIR-I, 750-900 nm）荧光成像技术，近红外二区（NIR-II）由于发射波长（1000-1700 nm）更长，可显著降低在穿透生物组织时的光散射及自荧光效应的影响，使探测深度更深、空间分辨率更高。该技术发展的一个重要瓶颈是缺少具有高亮度与生物相容性的荧光探针。荧光成像技术广泛地应用于生物
Python 图像多光谱处理是一种在遥感领域中广泛应用的技术，通过同时获取不同波长的图像数据，可以提供更多的信息来分析地表特征。在Python中，我们可以利用一些库来进行多光谱图像的处理和分析，如OpenCV、numpy和matplotlib等。
首先，我们需要加载多光谱图像数据。假设我们有一幅多光谱图像数据，我们可以使用OpenCV库来加载图像数据：
```python
import cv2
原创
2024-07-12 05:14:23
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1. 基本概念地物的类：具有同种特性的地物集合称为一类。一类地物具有同一标志，不同种类地物具有不同的光谱特性（地物反射和发射电磁波能量的能力） 分类：根据各类样本内在的相似性，采用某种判决准则，将特征空间分割成若干集合 的过程。 2. 基本思想区分不同地物的理论依据：不同的地物类型具有不同的光谱信息和空间信息
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2023-07-27 17:06:46
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P2Sharpen: A progressive pansharpening network with deep spectral transformation（P2Sharpen：一种具有深度光谱变换的渐进式全色锐化网络） 大多数现有的基于深度学习方法pansharpening的监督任务仅仅依靠伪ground-truth多光谱图像,展示两个限制生产高质量的图像的因素。一方面,它是不可控的调节完全
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2023-12-15 19:08:26
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