Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术

目录

​第一章 高光谱基础

第二章 高光谱开发基础(Python)

第三章 高光谱机器学习技术(python)

第四章 典型案例操作实践

更多推荐

Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践

高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取

基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用


本教程提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。
涵盖高光谱遥感的基础、方法和实践。基础篇以学员为中心,用通俗易懂的语言解释高光谱的基本概念和理论,旨在帮助学员深入理解科学原理。方法篇结合Python编程工具,专注于解决高频技术难题,通过复现高光谱数据处理和分析过程,并解析代码,提供高效反馈,使学员掌握实践技巧。实践篇通过矿物识别、农业应用、木材含水量提取、土壤有机碳评估等案例,提供可借鉴的高光谱应用技术方案,结合Python科学计算、可视化、数据处理和机器学习库,深入讲解应用开发。通过4个应用场景和12个实践案例,学员将能够提升高光谱技术的应用水平。此外,还提供机器学习的系统课程,帮助学员建立个性化的高光谱遥感机器学习知识体系和方法指南。
深入探讨了高光谱成像,涵盖了基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息的技术。此外,通过Python实践练习,帮助学员巩固所学知识,使其得以深入理解与实践。
本教程适合对高光谱技术感兴趣,并希望通过Python进行实践的任何人。
通过学习,你将获得:
1.全套的高光谱数据处理方法和应用案例(包含python源码)
2.高光谱与机器学习结合的系统化解决方案
3.最新的技术突破讲解和复现代码
4.科研项目实践和学习方法的专题分享
5.高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归等12个专题练习
高光谱遥感信息对于我们认识世界具有重要意义。尽管大部分物质在人眼中看似无异,然而高光谱遥感的观察下,它们呈现出独特的"光谱特征"。这种能够窥见事物的"本质"能力具备着革命性的潜能,对精准农业、地球观测、艺术分析和医学等领域带来巨大的影响。通过通俗易懂的课程,我们希望能够让您更加深入地了解和掌握高光谱的知识与技术。愿您在学习的道路上获得愉悦,并汲取丰盛的收获!

​第一章 高光谱基础

一、高光谱遥感基本概念
①高光谱遥感②光的波长
③光谱分辨率④高光谱遥感的历史和发展

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第1张图片

二、高光谱传感器与数据获取
①高光谱遥感成像原理与传感器
②卫星高光谱数据获取
③机载(无人机)高光谱数据获取
④地面光谱数据获取
⑤构建光谱库

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第2张图片

三、高光谱数据预处理
①图像的物理意义②数字量化图像(DN值)
③辐射亮度数据④反射率
⑤辐射定标⑥大气校正
练习1:资源02D高光谱卫星数据辐射定标与大气校正

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第3张图片

四、高光谱分析
①光谱特征分析②高光谱图像分类
③高光谱地物识别④高光谱混合像元分解
练习2
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

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第4张图片

五、高光谱应用
①植被调查②水质监测③岩石、矿物④土壤

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第5张图片

第二章 高光谱开发基础(Python)

一、Python编程介绍
①Python简介②变量和数据类型
③控制结构④功能和模块
⑤文件、包、环境
练习3
1.python基础语法练习
2.文件读写练习
3.包的创建导入练习

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第6张图片

二、Python空间数据处理
①空间数据Python处理介绍
②矢量数据处理
③栅格数据处理
练习4
1.python矢量数据处理练习
2.python栅格处理练习

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第7张图片

三、python 高光谱数据处理
①数据读取②数据预处理
③光谱特征提取④混合像元分解
练习5
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

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第8张图片

第三章 高光谱机器学习技术(python)

一、机器学习概述与python实践
①机器学习与sciki learn 介绍②数据和算法选择
③通用学习流程④数据准备
⑤模型性能评估⑥机器学习模型
练习6 机器学习sciki learn练习

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第9张图片

二、深度学习概述与python实践
①深度学习概述②深度学习框架
③pytorch开发基础-张量④pytorch开发基础-神经网络
⑤卷积神经网络⑥手写数据识别⑦图像识别
练习7
1.深度学习pytorch基础练习
2.手写数字识别与图像分类练习

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第10张图片

三、高光谱深度学习机器学习实践
①高光谱图像分类机器学习实践
②卷积神经网络(CNN)在高光谱数据分析中的应用
③循环神经网络(RNN)在高光谱数据分析中的应用
练习8
1.高光谱深度学习练习
2.使用自己数据测试02)深度学习框架

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第11张图片

第四章 典型案例操作实践

一、矿物填图案例
①岩矿光谱机理
②基于光谱特征的分析方法
③混合像元分解的分析方法
④矿物识别机器学习分析方法
⑤矿物分类图深度学习方法
练习9
1.矿物高光谱混合像元分解练习
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

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第12张图片

二、农业应用案例
①植被光谱机理
②农作物病虫害分类
③农作物分类深度学习实践
练习10
1.农作物病虫害数据分类
2.农作物分类深度学习练习

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第13张图片

三、土壤质量评估案例
①土壤光谱机理②土壤质量调查
③土壤含水量光谱评估方法④土壤有机质含量评估与制图
练习11
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

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第14张图片

四、木材含水率评估案例
①高光谱无损检测
②木材无损检测
③高光谱木材含水量评估
练习12 木材含水量评估和制图

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像,涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法,以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术_第15张图片

总结与答疑


更多推荐

Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解

Matlab 高光谱遥感数据处理与混合像元分解_matlab光谱解混_WangYan2022的博客-CSDN博客您将通过高光谱遥感、电磁波谱、电磁波谱与物质的作用,光谱成像机理等基础理论,了解高光谱遥感的“底层逻辑”;从高光谱数据处理、光谱特征分析、图像分类、混合像元分解等技术中掌握高光谱遥感的“方法论”;在具体实践案例中,学会运用上述原理和技术方法,提升高光谱技术的应用能力水平。_matlab光谱解混https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/127636772?spm=1001.2014.3001.5502

高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取

高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用_水资源高光谱数据资源_WangYan2022的博客-CSDN博客掌握高光谱遥感数值建模思路与基本步骤,结合高光谱遥感、热红外遥感、多光谱遥感在水体、土壤信息提取领域的实际案例,通过一步步讲解与上机操作,具备解决多地物高光谱遥感反演问题的能力。..._水资源高光谱数据资源https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126299726?spm=1001.2014.3001.5502

基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用

基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用_多光谱数据_WangYan2022的博客-CSDN博客通过对光谱、图像等数据处理,掌握岩矿、土壤、植被等地物的光谱特征和图像特征,结合ENVI等专业软件、Python开发工具平台,开展多光谱数据预处理、图像分类、定量评估、机器学习等方法的实践和开发,提高运用多光谱遥感技术解决实际问题能力。_多光谱数据https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/128453503?spm=1001.2014.3001.5502★关 注【科研充电吧】公 众 号,获取海量教程和资源★

你可能感兴趣的:(遥感,python,机器学习,高光谱遥感数据处理)