空间序列递归神经网络用于高光谱图像分类本文基于2018年发表于期刊Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing上的论文“Spatial Sequential Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Classification”背景近年
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2024-09-26 11:34:20
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我已经编写了一些快速的python代码，可以从图像文件中提取色谱图(或任何单值)数据。在它有以下要求：图像是干净的(没有文本或其他数据)。在曲线是单值的，即曲线像素宽度为1(如果没有这个值，它仍然可以工作，但它总是取较大的值)。在刻度是线性的。在它非常简单，只需迭代图像的每一列，并将第一个黑色值作为数据点。它使用PIL。这些数据点最初在image坐标系中，因此需要重新缩放到数据坐标系，如果所有图像
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2023-10-24 13:22:27
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前言 本资料整理了高光谱遥感图像概念定义、分析处理与分类识别的基本知识。第一部分介绍高光谱图像的一般性原理和知识，第二部分介绍了高光谱图像的噪声问题；第三部分介绍高光谱图像数据冗余问题以及数据降维解决冗余的方法；第四部分介绍高光谱图像的混合像元问题，对光谱解混做了一定介绍；第五部分和第六部分分别介绍了高光谱图像的监督分类和分监督分类的特点、流程和常用算法。1.基本介绍高光谱遥感(Hyperspec
论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》 论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson论文发表年份：2019 发表期刊：IEEE Tr
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2024-01-16 13:38:45
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根据这个公式，对于下面这个图，假设点7和点8之间的权重值很小，那么很容易有红线所示的划分（假设二分），上面的代价函数计算出来的值很小。但显然绿色线所示才是最佳的分法。
1. 距离矩阵def euclidDistance(x1, x2, sqrt_flag=False):
res = np.sum((x1-x2)**2)
if sqrt_flag:
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2024-03-13 13:00:32
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在这个博文中，我们将探讨如何使用Python绘制光谱图的全过程。无论是研究光谱数据还是做科学实验，生成清晰、准确的光谱图都是非常重要的。现在，跟随我一起走进这个技术的世界，看看我们如何一步一步完成这个任务。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境配置得当。这包括安装必要的库和工具。下面是我们需要的工具和库列表，我们可以使用思维导图进行梳理。
```mermaid
mindm
文章目录Github 源码获取IntroductionData Preprocessing1）Download Dataset2）Loading Dataset3）Extracting Pixels4）Save to CSV5）查看图像的真实标注Exploratory Data AnalysisPCA降维以便可视化Plot use Plotly1）Bar plot2）Pair plot3）2D
第5次作业：项目选题第18小组 文章目录第5次作业：项目选题一、前言项目名称：项目简介：二、NABCD模型分析1. N（Need)2. A（Approach）技术可行性：3. B（Benefit）4. C（Competitors）5. D（Delivery ， Data）三、电梯演说 一、前言项目名称：高光谱图像分类项目简介：光谱分辨率在 10nm 数量级范围内的光谱图像称为 高光谱图像(Hype
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2024-05-15 13:34:01
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展示如何使用hyperspectral Viewer应用程序来探索高光谱数据。使用该应用程序的功能，您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据集的各个波段。您还可以将数据集的颜色复合表示形式查看为RGB、彩色红外(CIR)和伪彩色图像。除了探索数据空间维的这些可视化表示外，还可以沿着单个点或数据的一小部分区域创建光谱曲线，可以识别高光谱中的元素。第一
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2023-10-17 12:39:42
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语句含义：spectral.view_cube(image,bands=[29,19,9]) 中的29,19和9是第几个波段，可以改成数据波段数以内的其他的数值
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2023-06-26 11:12:46
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高光谱图像分类方法可以根据分类粒度的不同分为基于像素的分类和基于对象的分类高光谱图像分类方法可以根据分类粒度的不同分为基于像素的分类和基于对象的分类。基于像素的分类：这种分类方法是针对每个像素进行分类，将像素的光谱信息作为输入特征，然后利用各种分类算法对像素进行分类。常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。基于对象的分类：这种分类方法是先将高光谱
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2023-11-28 02:04:57
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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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在定量遥感或者高光谱遥感中，信息提取主要用到光谱/波谱分析技术。本专题对光谱/波谱分析中涉及的流程及一些技术进行讲解，包括以下内容： 基本概念 遥感反演 波谱识别 1 基本概念 遥感中的光谱分析技术可以理解为基于电磁辐射与物质相互作用产生的波长与反射强度，即地物波谱特征，而进行物质分析的技术。在这个过程中，如果一
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2023-11-29 23:41:35
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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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# 使用 Python 绘制光谱图的完整指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 绘制光谱图。光谱图通常用于表示光的强度与波长之间的关系。我们会逐步拆解这个过程，以便更容易理解。
## 工作流程
以下是我们实现绘制光谱图的工作流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
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# 用Python绘制光谱图
在现代科学和工程领域，光谱分析是一个重要的研究手段。光谱图可以帮助我们分析物质的组成、性质以及其在不同条件下的变化。本文将介绍如何使用Python绘制光谱图，并提供详细的代码示例，让您能够轻松上手。
## 光谱图简介
光谱图是表示物质在不同波长或频率下的光强度的图形。由于每种物质都有其独特的光谱特征，因此通过分析光谱图，可以获取有关物质的信息。
### 光谱图
一、目的1、实现镜面光照射下的棋盘球体； 2、环境光、散射光、镜面光三种光照通道的合成二、程序运行结果三、镜面光 现实世界中，当光滑表面被照射时会有方向很集中的反射光。这就是镜面光（Specular） 与散射光最终强度仅依赖于入射光与被照射点法向量的夹角不同，镜面光的最终强度还依赖于观察者的位置。也就是说，如果从摄像机到被照射点的向量不在反射光方向集中的范围内，观察者将不会看到镜面光，图
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2023-09-07 14:44:28
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化学计量学中涉及到的光谱强度通常是指样品的纯光谱数据，但实际分析过程中测量的光谱在包含样品光谱的同时，通常还包含样品的测量参数引起的背景光谱，即所得光谱通常由纯光谱信息叠加背景光谱组成。这两类信息的加载过程、分析原理和提取方法存在本质差异，也分别决定了模型的准确性和稳健性，下面将分别从不同方面进行介绍。
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2023-12-26 09:10:59
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前言： 关于集合：在计算机科学领域，离散数学是非常重要的学科，在图像处理领域，这种重要性更加直观。 一：特征可靠性的来源：1. 数据离散化： 系统观测理论：物理世界存
目录一、论文笔记：图像融合高光谱多光谱图像融合多聚焦图像融合多分辨率图像融合 超分辨率网络优化二、数据集：高光谱数据集网站图像数据集网站多聚焦图像医学图像真彩色图像红外与可见光图像三、代码 四、常用工具（一）ENVI一、论文笔记：图像融合GDD无监督图像对融合 Guided Deep Decoder: Unsupervised Image Pair Fusion代码具
