高光谱遥感图像处理

【超分：光谱响应函数】

SpectralResponseFunction-GuidedDeepOptimization-DrivenNetworkforSpectralSuper-Resolution（光谱响应函数引导的深度优化驱动网络光谱超分辨）高光谱图像
小郭同学要努力·2023-09-30 08:27

【CNN：超分：空间-光谱联合：3D卷积】

最近，已经提出了超分辨率（SR）技术来提高图像的空间或光谱分辨率，例如，提高高光谱图像（HSI）的空间
小郭同学要努力·2023-09-30 08:26

【空间-光谱重构网络：高光谱和多光谱图像融合】

SSR-NET:Spatial–SpectralReconstructionNetworkforHyperspectralandMultispectralImageFusion（SSR-NET：用于高光谱和多光谱图像融合的空间
小郭同学要努力·2023-09-30 08:25

基于MATLAB的数字图像处理（三）——地物提取与变化检测

在图像处理上，常常使用各种指数，例如：归一化差分植被指数归一化差分水体指数如何通过MATLAB实现通过各类指数提取对应地物，是遥感图像处理中常见的问题。
SkyStarfall·2023-09-27 12:19

稻米差别matlab,基于高光谱图像的东北稻米品种快速分类

高光谱图像法[具有检测精确、无损样品、检测速度快等优点，近年来逐渐被应用到物质检测和鉴别[领域。2012年，Garrido-Novell等利用三原色(RedGree
月寒亭·2023-09-26 11:28

【半监督光谱退化约束网络：Spectral Super-Resolution】

SemisupervisedSpectralDegradationConstrainedNetworkforSpectralSuper-Resolution（基于半监督光谱退化约束网络的光谱超分辨）最近，已经设计了各种基于深度学习的方法来提高多光谱图像（MSI）的光谱分辨率以获得高光谱图像
小郭同学要努力·2023-09-26 09:01

机器视觉领域有哪些最热门的技术？

这项活动对全球机器视觉领域内的320名专业人士进行了调查，该调查结果将有助于我们了解从业者们对以下热门技术的使用情况：深度学习、多光谱/高光谱成像、偏振成像、嵌入式视觉、3D成像和计算成像。
baidu_huihui·2023-09-24 00:35

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。
天青色等烟雨..·2023-09-23 05:00

矩阵运算库Armadillo,Eigen,MATCOM在windows+vs2010环境下的安装和测评

作为一个遥感图像处理方向研究生，笔者在编程的时候免不得要和矩阵运算打交道，各种矩阵乘法协方差特征值。
Galaxy馒头·2023-09-22 10:45

Multispectral and hyperspectral image fusion in remote sensing: A survey

遥感中的多光谱和高光谱图像融合：一项调查把融合方法分为：全色锐化、基于分解、基于机器学习；总结了常用数据集和性能评估指标；提出未解决的问题绘制指导方针。
梅如你·2023-09-21 08:07

A Review of Spatial Enhancement of Hyperspectral Remote Sensing Imaging Techniques

增强高光谱空间分辨率综述第一部分介绍背景第二部分讨论了与HSI-SR技术相关的关键概念和数学背景。
梅如你·2023-09-21 08:07

Model Inspired Autoencoder for Unsupervised Hyperspectral Image Super-Resolution

自编码器网络将目标HR-HSI的每个高光谱像素视为一个单独的样本，即一个像素一个像素地训练网络。其次，“隐式”表示自编码器网
梅如你·2023-09-21 08:07

基于模型驱动的深度学习高光谱图像融合研究_孙杨霖

可以借鉴一下她的国内外现状研究部分，写得挺好的目前的高光谱图像融合方法可以大致分为三类：传统数学方法（成分替代和多分辨率分析）、变分方法（贝叶斯、矩阵分析）以及基于深度学习（输入级、特征级和模型级融合）
梅如你·2023-09-21 08:35

Tensor Low-Rank Discriminant Embedding for Hyperspectral Image Dimensionality Reduction 笔记

明天下午见导师开组会，自己从上周到现在做的工作只是把师姐的模型用到高光谱分类上，看起来结果还不错。
晨光523152·2023-09-20 06:40

遥感影像公开数据集：DeepGlobe Road 数据集

遥感影像公开数据集：DeepGlobeRoad数据集深度学习技术在遥感图像处理领域的应用日益广泛，其中包括了许多相关的数据集。
NoABug·2023-09-18 14:11

全球主要高光谱遥感卫星参数介绍与对比分析

而与多光谱数据相比，高光谱数据往往可以在地表参数反演等方面获得更高的精度。为此，
疯狂学习GIS·2023-09-16 01:25

高光谱遥感笔记2022.4.18

光谱特征选择与特征提取光谱数据库与光谱分析光谱数据库的意义作为标准参考光谱或训练样本，为定量、定性识别分类模型及软件提供基本数据源例子：美国地质调查局的USGS光谱库喷气推进实验室的JPL标准物质成份波谱库1987年中国科学院空间科学技术中心出版了“中国地球资源光谱信息资料汇编”,含岩石、土壤、水体、植被、农作物等地物的波谱曲线共1000条,并有相应的实验分析报告。波长范围主要为0.4～1.0μm
Baron张·2023-09-15 09:41

高光谱图像超分辨率-总

高光谱图像超分辨率高光谱图像超分辨率高光谱图像超分辨率一、基础内容1.1高光谱图像特点1.2研究现状1.3高光谱图像数据集1.4评价指标1.5Wald**协议**二、文献阅读清单2.1综述+先锋工作1.
梅如你·2023-09-08 00:25

MSST-NET：用于高光谱和多光谱图像融合的多尺度空间-光谱Transfomer网络

1.网络结构主要贡献：提出了一种多尺度空间光谱Transformer网络光谱多头注意力旨在提取光谱特征引入多尺度波段/补丁嵌入来提取多尺度特征自监督训练痛点：卷积核的感受野有限，基于卷积神经网络CNN的融合方法无法利用特征图中的全局关系。方法：该文利用Transformer从整个特征图中提取全局信息进行融合的强大能力，提出一种新型多尺度空间光谱Transformer网络（MSST-Net）。该网络
梅如你·2023-09-08 00:55

Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法应用

本文提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。本文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。
PhyliciaFelicia·2023-09-05 15:16

PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。
思考的小猴子·2023-09-02 04:05

遥感影像的缨帽（K-T）变换Python实现

（1）介绍缨帽变换（KirchhoffTransform，K-T变换）是一种在遥感图像处理中常用的技术，它可以有效地提取地物的空间特征和频谱信息。
楠楠星球·2023-08-26 05:37

Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解实践技术

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。
zmjia111·2023-08-25 15:44

基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。
zmjia111·2023-08-25 07:49

【图像分类】基于卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：深度神经网络最近已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类。
然哥依旧·2023-08-24 09:43

Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法教程

详情点击链接：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二：高光谱传感器与数据获取
夏日恋雨·2023-08-23 14:45

spectral安装

SpectralPython(SPy)是一个纯Python模块，用于处理高光谱图像数据。它具有读取、显示、操作和分类高光谱图像的功能。SPy需要Python并依赖于其他几个免费提供的Python模块。
Z_W_H_·2023-08-22 11:43

Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法教程

详情点击链接：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二：高光谱传感器与数据获取
慢腾腾的小蜗牛·2023-08-21 13:31

【高光谱图像的去噪算法】通过全变异最小化对受激拉曼光谱图像进行去噪研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：摘要：高速相干拉曼散射成像通过可视化目标分子或细胞内细胞器的时空动力学，为揭示细胞机制开辟了一条新途径。通过以MHz调制频率从激光器中提取信号，电流激发拉曼散射（SRS）显微镜已经达到了散粒噪声限
程序猿鑫·2023-08-20 10:10

【图像分类】基于卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：深度神经网络最近已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类。
长安程序猿·2023-08-19 15:06

高光谱 | 矿物识别和分类标签数据制作、农作物病虫害数据分类、土壤有机质含量回归与制图、木材含水量评估和制图

本课程提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。本课程涵盖高光谱遥感的基础、方法和实践。
高-老师·2023-08-18 10:53

[高光谱]PyTorch使用CNN对高光谱图像进行分类

项目原地址：Hyperspectral-Classificationhttps://github.com/eecn/Hyperspectral-ClassificationDataLoader讲解：[高光谱
ViperL1·2023-08-15 07:52

十六、遥感影像识别

这是因为ENVI格式支持不仅仅是多光谱或高光谱数据，还可以存储其他类型的数据，如雷达数据、地形数据等。2、提取特征数据对于高光谱ENVI格式，其原始数据文件（.img）中的数据
vandh·2023-08-12 21:52

矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C/C++实现

在遥感领域也是经常用到，比如多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量。
时光碎了天·2023-08-10 17:18

十五、遥感影像的获取与简单操作

1、高光谱遥感影像1.1影像文件无人机采集的高光谱的原始数据、加工过程中的数据和最后的成果数据可以是以下不同格式的：原始数据：通常以常见的图像格式如JPEG、PNG或TIFF进行存储。
vandh·2023-08-10 11:40

【深度学习Week4】MobileNet_ShuffleNet

unsafelegacyrenegotiationdisabled解决方案：尝试了更换cryptography==36.0.2版本，以及更换下载链接的方法，都不行，最后采用了手动下载mat文件并上传到colab的方法高光谱图像分类数据集简介
跪求指点·2023-08-09 03:19

ArcGIS在水土流失模拟及分析中的实践技术应用

水土保持与流域综合管理二、水土保持空间数据库建设三、水土流失模型介绍及实现四、水土保持专题地图制作五、矢量数据处理及因子（K）制备六、DEM数据处理及因子（LS）制备七、GPS数据处理及因子（R）制备八、遥感图像处理及因子
吹翻书页的风·2023-08-04 18:06

【高光谱图像的去噪算法】通过全变异最小化对受激拉曼光谱图像进行去噪研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：摘要：高速相干拉曼散射成像通过可视化目标分子或细胞内细胞器的时空动力学，为揭示细胞机制开辟了一条新途径。通过以MHz调制频率从激光器中提取信号，电流激发拉曼散射（SRS）显微镜已经达到了散粒噪声限
然哥依旧·2023-08-04 03:36

植被指数综合详解

所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算。未经过大气校正的辐射亮度或者无量纲的DN值数据不适合计算植被指数。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些
是仔仔啊·2023-08-01 17:40

Python光谱图像评价指标SAM, PSNR, MSE, SSIM，ERGAS

SAM,PSNR,MSE,SSIM，ERGAS1、图像客观质量评价2、MAT模式3、什么是图像的MAT模式1、图像客观质量评价importnumpyasnpimportimgvisionasiv#导入高光谱图像以及重建图像
有梦想的咕噜·2023-07-29 22:15

Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法教程

详情点击链接：Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法第一：高光谱一：高光谱遥感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
慢腾腾的小蜗牛·2023-07-25 12:56

Python高光谱遥感数据处理与机器学习教程

详情点击链接：Python高光谱遥感数据处理与机器学习教程一，高光谱1.高光谱遥感二，高光谱传感器与数据获取1.高光谱传感器类型2.高光谱数据获取三，高光谱数据预处理1.高光谱图像2.辐射定标3.大气校正
慢腾腾的小蜗牛·2023-07-25 12:24

python 多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估、机器学习方法/Meta分析在生态环境领域里的应用

与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，
Mr.靳靳477302280·2023-07-24 01:42

Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法深度应用

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。本文涵盖高光谱遥感的基础、方法和实践。基础篇，用通俗易懂的语言解释高光谱的基本概念和理论，深入理解科学原理。
zkzhzy·2023-07-22 18:10

ENVI 5.6软件安装教程

ENVI5.6是一款实现遥感图像处理的工具，已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。
天青色等烟雨..·2023-07-20 06:52

Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法深度应用

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。
WangYan2022·2023-07-18 15:31

基于凸多边形最大化的高光谱端体提取算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述从高光谱图像中提取纯端体是目标检测、分类和解混应用中非常重要的步骤。利用凸几何的概念，提出了一种新的端部提取算法。
然哥依旧·2023-07-17 07:19

Python实现Local Reed-Xiaoli(LRX)高光谱异常检测算法

importscipy.ioassciofromscipy.linalgimportpinvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefLRX(mat,win_in,win_out):rows,cols,bands=mat.shape#XX为图像的长度YY为图像的高度band为图像的波段数result=np.zeros((rows
void0221·2023-07-16 23:10

Python实现Global Reed-Xiaoli(GRX)高光谱异常检测算法

importscipy.ioasscioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefGRX(mat):rows,cols,bands=mat.shape#XX为图像的长度YY为图像的高度band为图像的波段数X=np.reshape(mat,(rows*cols,bands))cov_X=np.cov(X.T)#得到矩阵r的协方差
void0221·2023-07-16 23:40

Python实现Reed-Xiaoli(RX)高光谱异常检测算法

Reed-Xiaoli(RX)算法importscipy.ioasscioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathimporttimedefRXD(mat):XX,YY,band=mat.shape#XX为图像的长度YY为图像的高度band为图像的波段数r=np.reshape(mat,(XX*YY,band))pxl_no=XX*
void0221·2023-07-16 23:39
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