# 使用 Python 和 Gabor 变换处理高光谱数据
在高光谱成像领域，数据处理是一个重要且复杂的任务。高光谱数据获取的以波长为维度的图像，能够提供比常规图像更丰富的信息。这些数据往往包含噪声，因此需要有效的处理方法来提取有用的信息。Gabor 变换是一种有效的图像处理技术，尤其在特征提取和纹理分析中展现出良好的性能。本文将介绍如何使用 Python 来处理高光谱数据，并通过 Gabor
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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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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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；
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2023-07-28 08:16:59
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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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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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光学遥感技术的发展经历了：全色（黑白）—>彩色摄影—>多光谱扫描成像—>高光谱遥感四个历程。高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote Sensing）用很窄（10-2λ）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的
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2023-12-08 12:25:53
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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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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
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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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
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2024-01-29 11:36:21
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站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。方法篇，将高光谱技术与MATLAB工具结合起来，采用MATLAB丰富的工具箱，快速复现高光谱数据处理和分析过程，对学习到的理论和方法进行高效反馈。同时，充分发挥MATLAB草稿纸式的编程语言的简洁和易操作性，对每一行代码进行解析。实践篇，通过高光谱矿物识别，植物含水量提取、土壤
目录（一）高光谱谱格式转换之rar转mat格式①RAW转tiff步骤：②tiff转mat步骤：（二）两种方法把高光谱图像缩放到0-1的数据集（三）高光谱数据预处理成规定大小和规格的数据集（四）高光谱数据增强①旋转②缩放（五）论文可用的光谱反射率等曲线对比图画法（六）高光谱图像拼接组合（七）高光谱图像快照式模拟编码（八）高光谱图像分波段显示（九）mat转tiff格式持续更新中.........
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2023-10-22 21:34:11
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以一景2014年7月26日获取的Hyperion高光谱数据为例，介绍了在ENVI下基于Workshop补丁的Hyperion数据预处理操作流程，主要包括：数据打开、未标定及受水汽影响严重波段剔除、坏线去除及条纹修复、Smile效应校正以及FLAASH大气校正等。1.配置插件补丁下载地址、参考教程、辅助数据下载地址：http://pan.baidu.com/s/1sjDPyzj安装：将hyp_wsh
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2024-05-24 22:27:02
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ENVI下推荐使用的波谱识别流程（如图1所示）。大致可以分为五个部分：大气校正、数据维数判断、端元波谱选择、波谱识别和结果分析。 图 1波谱识别流程(1) 大气校正：使用FLAASH大气校正工具；(2) 数据维数判断
首先，我们要理解为什么要对“光谱数据进行特征波长优选”以及这是在干嘛，光谱数据可以想象成一长串的彩色条纹，每种颜色对应一个波长，就像彩虹一样。这些颜色的条纹代表了从某种物质（比如植物、矿石或是食品）反射或透过光的特性。通过分析这些条纹，我们可以了解物质的很多信息，比如它是什么成分、有没有污染、熟度等等。
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2024-07-08 16:07:32
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# Python 处理高光谱图像的实用指南
高光谱图像是通过多光谱传感器在多个波长上捕获图像的图像数据。其核心优势在于能够提供相较于普通图像更为丰富的光谱信息。在农业监测、环境监测以及医学成像等多个领域，高光谱图像的应用越来越广泛。本文将为您介绍如何使用Python处理高光谱图像，并提供代码示例，帮助您更好地理解该领域。
## 什么是高光谱图像？
高光谱成像技术能够在不同波长上获得物体的光谱
原创
2024-10-08 04:51:04
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Tony F. Chanwithout edges》提出的 C-V 模型，Google学术上显示被引用 5153 次之多。 ://math.ucla.edu/~chan/index. Chunming LiUniversity of Connecticut电子工程专业。在水平集图像分割方面颇有成绩，其最有名的论文《Level Set Evolution
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
在机器学习领域中，我们对原始数据进行特征提取，有时会得到比较高维的特征向量。在这些向量所处的高维空间中，包含很多的冗余和噪声。我们希望通过降维的万式米寻找数据内部的特性，从而提升特征表达能力，降低训练复杂度。主成分分析(PrincipalComponents Analysis,PCA）作为降维中最经典的方法，至今已有100多年的历史,它属于一种线性、非监督、全局的降维算法。PCA旨在找到数据中的主
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2024-04-10 04:45:37
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