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
转载
2023-12-07 16:02:31
17阅读
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
转载
2023-12-01 09:46:53
178阅读
# 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
转载
2023-10-30 22:29:26
1268阅读
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
前言：在上《高级统计学》时，老师提到结合所学知识点自行设计任务，并利用所学完成。近期正好在学习python的编程和利用neo4j开展知识图谱构建，于是在征得老师同意下，尝试完成任务：“统计近6年社科基金，并构建知识图谱。” 入门小白自学笔记，请高手勿喷。一、任务：统计近6年与专业相关的社科基金，并构建知识图谱。二、所用软件：pycharm、neo4j三、步骤：在全国哲学社会科
转载
2023-10-07 13:08:08
95阅读
1. 简介Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。在进行数据分析时，可视化工作是一个十分重要的环节，数据可视化可以让我们更加直观、清晰的了解数据，Matplotlib 就是一种可视化实现方
转载
2021-04-08 15:46:34
290阅读
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
转载
2023-11-21 23:23:17
22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
如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图？
转载
2021-06-28 14:15:00
431阅读
数据分析绘图库Matplotlib•图例Legend代表图形里的内容•网格Grid,图形中的虚线,True显示网格•点Markers:表示点的形状。基本的视觉元素有三种:点、线、柱状。分析下面需求绘制什么图形?学生为某科课程花费的时间和考试成绩两者之间的关系,查看两者之间的相关性。make标记样式标记颜色color第一个图形绘制完成顺序#1).导入绘图库importmatplotlib.pyplo
原创
2020-05-02 22:23:40
2034阅读
本文主要介绍几种数据分析阶段常用的统计图，可以用来验证数据分布，发现数据之间的关系，或进行异常值检测等。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import math
import warnings
转载
2023-12-07 15:13:54
77阅读
1.1 使用plot绘制简单的折线图 （1）import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()首先导入了模块pyplot，并给它指定了别名plt，以免反复输入pyplot。然后创建了一个列表，在其中存储了前述平方数，再将这个列表传递给函数plot()，这个函数尝试根据这些数
转载
2023-09-27 14:15:45
60阅读
# 数据分析绘图颜色要求：新手指南
## 引言
在数据分析的过程中，数据可视化是必不可少的一部分。而在可视化过程中，颜色的使用也扮演着重要的角色。本文将为刚入行的小白提供一个流程，从数据分析绘图中如何实现颜色要求的方法和步骤。
## 流程概述
首先，让我们以表格的形式概括整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|------
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
转载
2024-10-04 15:44:21
38阅读
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
转载
2023-11-26 10:53:58
791阅读
作者 张建伟第 2 章 Origin基础Origin 9.0科技绘图与数据分析超级学习手册Origin主要具有两大类功能：数据分析和绘图。数据分析包括数据的排序、调整、计算、统计、频谱变换、曲线拟合等各种完善的数学分析功能。准备好数据，进行数据分析时，只需选择所要分析的数据，然后再选择响应的菜单命令就可。Origin的绘图是基于模板的，它本身提供了几十种二维和三维绘图模板并且允许用户自己定制模板。
转载
2024-06-14 22:43:30
344阅读
# 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
转载
2023-12-26 18:33:51
30阅读
# 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
78阅读
