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Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法教程

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第一：高光谱基础

一：高光谱遥感基本

01)高光谱遥感

02)光的波长

03)光谱分辨率

04)高光谱遥感的历史和发展

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二：高光谱传感器与数据获取

01)高光谱遥感成像原理与传感器

02)卫星高光谱数据获取

03)机载（无人机）高光谱数据获取

04)地面光谱数据获取

05)构建光谱库

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三：高光谱数据预处理

01)图像的物理意义

02)数字量化图像（DN值）

03)辐射亮度数据

04)反射率

05)辐射定标

06)大气校正

资源02D高光谱卫星数据辐射定标与大气校正

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四：高光谱分析

01)光谱特征分析

02)高光谱图像分类

03)高光谱地物识别

04)高光谱混合像元分解

（1）使用DISPEC 对光谱库数据进行光谱吸收特征分析

（2）使用ENVI的沙漏程序对资源02D高光谱卫星数据进行混合像元分解

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五：高光谱应用

01)植被调查

02)水质监测

03)岩石、矿物

04)土壤

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第二：高光谱开发基础（Python）

一：Python编程

01)Python简介

02)变量和数据类型

03)控制结构

04)功能和模块

05)文件、包、环境

（1）python基础语法

（2）文件读写

（3）包的创建导入

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二：Python空间数据处理

01)空间数据Python处理

02)矢量数据处理

03)栅格数据处理

（1）python矢量数据处理

（2）python栅格处理

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三：python 高光谱数据处理

01)数据读取

02)数据预处理

03)光谱特征提取

04)混合像元分解

（1）高光谱数据读取

（2）高光谱数据预处理

（3）光谱特征提取

（4）混合像元分解

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Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法教程_第12张图片

第三：高光谱机器学习技术（python）

一：机器学习与python实践

01)机器学习与sciki learn 

02)数据和算法选择

03)通用学习流程

04)数据准备

05)模型性能评估

06)机器学习模型

机器学习sciki learn

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二：深度学习与python实践

01)深度学习概述

02)深度学习框架

03)pytorch开发基础-张量

04)pytorch开发基础-神经网络

05)卷积神经网络

06)手写数据识别

07)图像识别

（1）深度学习pytorch基础

（2）手写数字识别与图像分类

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三：高光谱深度学习机器学习实践

01)高光谱图像分类机器学习实践

02)卷积神经网络（CNN）在高光谱数据分析中的应用

03)循环神经网络（RNN）在高光谱数据分析中的应用

（1）高光谱深度学习

（2）使用自己数据测试02)深度学习框架

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第四：典型案例操作实践

一：矿物填图案例

01)岩矿光谱机理

02)基于光谱特征的分析方法

03)混合像元分解的分析方法

04)矿物识别机器学习分析方法

05)矿物分类图深度学习方法

（1）矿物高光谱混合像元分解

（2）矿物识别和分类标签数据制作

（3）矿物分类图深度学习方法

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二：农业应用案例

01)植被光谱机理

02)农作物病虫害分类

03)农作物分类深度学习实践

（1）农作物病虫害数据分类

（2）农作物分类深度学习

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三：土壤质量评估案例

01)土壤光谱机理

02)土壤质量调查

03)土壤含水量光谱评估方法

04)土壤有机质含量评估与制图

（1）基于9种机器学习模型的土壤水分含量回归

（2）土壤有机质含量回归与制图

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四：木材含水率评估案例

01)高光谱无损检测

02)木材无损检测

03)高光谱木材含水量评估

木材含水量评估和制图

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他