1.函数multibandread读取读取多波段二进制影像文件(ENVI主菜单file—save file as—envi standard得到的就是二进制影像文件，有时甚至会看到后缀名为bsq、bil、bip等影像)。 im_hyper = multibandread(filename, size, precision, offset, interleave, byteor
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2023-06-16 08:32:37
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Matlab读取高光谱遥感数据1、高光谱遥感数据简介2、两个开源的高光谱遥感数据集3、高光谱遥感数据常用格式3.1 .Mat3.2 .Tif4、Matlab读取高光谱遥感数据4.1 Matlab读取.Mat格式的高光谱遥感数据4.1.1 Matlab代码读取.mat4.1.2 运行结果（整合后）：4.2 Matlab读取.tif格式的高光谱遥感数据4.2.1 Matlab代码读取.tif4.2.
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2023-10-20 10:30:00
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高分五号卫星（GF-5卫星）于2018年5月9日发射成功，是世界首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星，填补了国产卫星无法有效探测区域大气污染气体的空白，可满足环境综合监测等方面的迫切需求，是中国实现高光谱分辨率对地观测能力的重要标志。卫星首次搭载了可见短波红外高光谱相机(Advanced HyperSpectral Imager, AHSI)、全谱段光谱成像仪(Visual and In
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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高分五号02星搭载了一台60公里幅宽、330谱段、30米分辨率的可见短波红外高光谱相机（AHSI），可见近红外（400~1000nm）和短波红外光谱（1000~2500nm）分辨率分别达到5纳米和10纳米。单看参数性能优越，忍不住想试试利用这个数据进行地物识别。本文介绍利用光谱分析方法从高分五号02星AHSI的反射率影像（可见近红外VN、短波红外SW组合的330个波段影像）上识别一些地物信息，如云
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2023-10-31 15:34:00
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版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。目录高级光谱分析1. 概述2. 详细操作步骤 1.概述高光谱识别非常重要的一个步骤就是端元波谱的获取（端元波谱概念源自混合像元分解），也就是分类样本的选择
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2023-11-14 22:26:45
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本文是根据 魏芳洁 所著的 “高光谱图像波段选择方法的研究”一文而写，基本细节皆引自此文。高光谱主要问题是波段数多，数据量大，给高光谱图像的分类、识别带来了很大困难。信息冗余度高，数据存储所需空间大，处理时间长，由于高光谱图像波段数多，容易出现维数灾难现象，即分类精度下降，因此，减少数据量、节省资源的降维处理非常有必要，特征提取和波段选择是高光谱图像的两种主要降维方法。利用特征提取进行降维，算法复
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2024-01-13 21:11:29
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前言：高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）又叫成像光谱遥感，是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术（Goetz，1985年）。高光谱遥感数据中包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息，具有重要的综合应用价值。近年来，随着成像光谱技术在航空遥感领域的快速发展，这项技术成为各个领域的重要监测方法，涵盖大气圈、海洋研究、植被生态、矿产地质、水体研究、军事侦察和考古研
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2024-03-23 08:29:11
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# 用Python实现高光谱Cube
高光谱成像是现代遥感和光谱分析中的一项重要技术。它能够获取一幅图像在特定波长上的强度信息，形成一个高维的光谱数据立方体（Cube）。在本文中，我们将全面讲解如何使用Python实现高光谱Cube的创建与处理。
## 整体流程
以下是整个实现高光谱Cube的过程步骤表：
| 步骤 | 描述 |
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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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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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高光谱遥感：将光谱特征和成像技术相结合，获取具有高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。 （1）光谱特征和成像技术相结合 高光谱图像在X,Y轴平面表示地物的空间信息，在Z轴上表示地物的光谱信息。（2）什么是连续、窄波段？ 从高光谱和多光谱之间的区别可以看出，如下图所示，高光谱的波段数目多，这意味着光谱分辨率更高，多光谱是高光谱的一部分，一般包含2-10个波段。 多光谱的波段不连续，且波段比高光谱宽，
本次实验主要参考《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》，通过HybridSN混合网络实现了高光谱图像分类，平台使用Google Colab平台。背景近年来，由于高光谱数据的独特性质以及所包含的海量信息，对于高光谱图像的分析与处理已经成为遥感影像研究领域的热点之
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2024-08-06 11:31:04
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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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第一章、高光谱基础高光谱遥感简介什么是高光谱遥感？高光谱遥感为什么重要？高光谱遥感与其他遥感技术的区别是什么？高光谱遥感的历史和发展高光谱传感器与数据获取高光谱传感器类型如何获取高光谱数据高光谱数据获取的挑战和限制高光谱数据预处理高光谱图像物理意义辐射定标大气校正光谱平滑和重采样高光谱分析光谱特征提取降维技术（如PCA、MNF）高光谱分类、回归、目标检测 混合像元分解方法高光谱应用环境监测（植被分
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2024-01-06 22:42:00
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一、前言高光谱成像是遥感中的一项重要技术，它收集从可见光到近红外波长的电磁波谱。 高光谱成像传感器通常提供来自地球表面同一区域的数百个窄光谱带。 在高光谱图像 (HSI) 中，每个像素都可以看作是一个高维向量，其条目对应于特定波长的光谱反射率。HSI 具有区分细微光谱差异的优势，已广泛应用于作物分析、地质测绘、矿产勘探、国防研究、城市调查、军事监视、洪水跟踪等各个领域。二、数据介绍我们将使用帕维亚
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2024-07-25 10:39:58
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文章目录1 相关包与图像读取2 图像截取3显示强度4数据拟合问题 1 相关包与图像读取首先需要科学计算必备包numpy和画图包matplotlib.pyplot，我们通过后者进行图像数据的读取E:\Documents\00\1106>python
Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916
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2023-12-12 14:07:18
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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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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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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
