在处理高光谱波段提取时，我们需要一个系统性的备份方案，以确保数据的安全和可恢复性。以下是我对“python提取高光谱波段”的整理与记录，内容涵盖了从备份策略到监控告警的各个方面。
## 备份策略
在开始之前，我们需要制定一套详细的备份策略，确保高光谱数据的安全性。以下是思维导图，展示了备份方案的基本结构。
```mermaid
mindmap
root((备份策略))
Backu
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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程序员：左正康 发表时间：2013年12月7日16:11一：系统开发背景：依据“不同地物成分具有各异的反射光谱特征”的原理,高光谱遥感技术则为侦测地物间的细微差别提供了物质基础和技术支持,也就为高精度的目标检测和分类提供了理论依据。在这方面,研究者己经开始将注意力从遥感数据的空间信息转向光
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2024-01-23 13:56:52
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程序员：左正康 发表时间：2013年12月7日16:11一：系统开发背景：依据“不同地物成分具有各异的反射光谱特征”的原理,高光谱遥感技术则为侦测地物间的细微差别提供了物质基础和技术支持,也就为高精度的目标检测和分类提供了理论依据。在这方面,研究者己经开始将注意力从遥感数据的空间信息转向光
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2024-01-23 13:57:58
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一、波段比 波段比又称比值增强(ratio enhancement)。是计算同一幅图像不同波段间相应像元的像元值之比的图像增强方法。 比值增强的主要作用有：可增强地物波谱特征间的微小差别；压制图像中乘性光照差异的影响，如地形和阴影的影响，突出地物的反射辐射特征；一些
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2024-03-08 15:29:02
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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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# Python提取图像波段的实现流程
## 1. 引言
在图像处理和计算机视觉领域，波段（band）是指图像中的一组相似的像素值。在多光谱或高光谱图像中，每个波段代表了不同的光谱信息。Python提供了丰富的库和工具来进行图像处理和分析，我们可以利用这些工具来提取图像的波段信息。
## 2. 整体流程
为了帮助你更好地理解如何提取图像波段，我整理了以下流程图：
```mermaid
flo
原创
2023-10-04 09:53:09
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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
201阅读
Progressive Spatial–Spectral Joint Network for Hyperspectral Image Reconstruction（渐进式空间-光谱联合网络的高光谱图像重建）（☆☆☆☆☆☆☆学习从MS构建HS☆☆☆☆☆☆☆）高光谱（HS）图像被广泛用于识别和表征感兴趣场景中的目标，具有高获取成本和低空间分辨率。通过高空间分辨率多光谱（MS）图像的光谱重建获得高空间分
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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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
# Python 多光谱图像的波段相加
多光谱图像是通过多个光谱波段捕获的图像，每个波段中包含了不同的颜色信息。通过相加这些波段，我们能够对图像进行增强和分析。本文将介绍如何使用 Python 对多光谱数据进行波段相加，并给出具体的代码示例。
## 多光谱图像简介
多光谱图像通常由多个光谱波段组成，每个波段可能对应于特定的颜色（如红、绿、蓝等），也可能是其他特定的波段（如近红外等）。将这些波
在该专栏上一篇文章中，简单介绍了一些高光谱图像的一些知识。HSI图像的最明显的一个特点就是光谱波段非常多，光谱信息极为丰富。但是有些波段在实际应用中并非是我们所需要的，那么怎么对HSI中的波段进行指定提取，选择我们所需的波段？使用ENVI首先使用打开原始HSI，选择【file】->【Save as
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2024-03-13 11:48:57
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根据传感器光谱分辨率的不同，光谱成像可以分为多光谱成像、高光谱成像以及超光谱成像这三类。多光谱成像技术主要是以物体对不同波长光线的吸收存在差异为原理，通过对目标物体在一组红外和近红外范围内特定光线波长中的光强度变化来实现检测、辨别等应用需求。其与高光谱成像以及超光谱成像技术之间都存在一定的差异，各有各的特点，例如：超光谱成像技术是通过测量连续波长范围中的光强度变化来描述材料的，而多光谱成像技术则是
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2023-11-28 23:10:52
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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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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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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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# Python提取一个波段的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何在Python中提取一个波段。在本文中，我将为你介绍整个流程，并提供每个步骤需要执行的代码和相应的注释。
## 步骤概览
下面的表格中概述了提取一个波段的步骤。我们将在下文中详细解释每个步骤。
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载图像
原创
2023-11-19 14:45:17
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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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