“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用

本内容提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。涵盖高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，在帮助深入理解科学原理。结合Python编程工具，专注于解决高光谱数据读取、数据预处理、高光谱数据机器学习等技术难题，通过复现高光谱数据处理和分析过程，并解析代码，掌握python高光谱数据处理技巧。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，您将能够提升高光谱技术的应用水平。

学完你将获得：

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
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！

【内容简介】：

第一：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

第二：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

第三：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

第四：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

第二章、高光谱开发基础（Python）

第一：Python编程介绍

1. Python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
4. numpy\pandas 练习

第二：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

第三：python 高光谱数据处理

1. 数据读取
2. 数据预处理
3. 辐射定标、6S大气校正
4. 光谱特征提取
5. 吸收特征提取
6. 04)混合像元分解
7. PPI、NFINDER端元光谱提取
8. UCLS、NNLS、FCLS最小二乘端元丰度计算

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

第三章、高光谱机器学习技术（python）

第一：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

第二：深度学习概述与python实践

1. 深度学习概述
2. 深度学习框架
3. pytorch开发基础-张量
4. pytorch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

第三：高光谱深度学习机器学习实践

1. 基于scklearn高光谱机器学习
2. 使用自己的数据进行机器学习（envi标注数据）
3. 高光谱深度学习框架
4. 高光谱卷积网络构建
5. 使用自己的数据进行深度学习

练习8 :

1. 高光谱数据分类练习
2. 高光谱深度学习练习
3. 使用自己数据测试

第四章、典型案例操作实践

第一：矿物填图案例

1. 01)岩矿光谱机理
2. 02)基于光谱特征的分析方法
3. 03)混合像元分解的分析方法

练习9:

1. 矿物高光谱特征分析习
2. 基于混合像元分解矿物填图

第二：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. 农作物病虫害机器学习分类
2. 农作物分类深度学习练习

第三：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

第四：木材含水率评估案例

1. 01)高光谱无损检测
2. 02)木材无损检测
3. 03)高光谱木材含水量评估

练习12:

1. 木材含水量评估和制图
2. 总结与答疑 课程回顾与总结
3. 交流答疑
4. 最新技术介绍和讨论