高光谱遥感数据处理

在Ubuntu系统下安装配置SeaDas与问题解决方法总结

1.前言最近在学习水色遥感数据处理软件SeaDAS的使用，而SeaDAS中的OCSSW工具（包含大气校正等模块）目前只能运行在Linux或者MacOS系统下。因
hyzhao_RS·2023-09-18 12:57

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

GEE/PIE遥感大数据处理与典型案例

传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线
_遇见jia·2023-09-08 19:11

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

GEE/PIE遥感大数据处理与典型案例丨数据整合Reduce、云端数据可视化、数据导入导出及资产管理、机器学习算法等

传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线
天青色等烟雨..·2023-09-01 11:38

GEE-PIE遥感大数据处理技术

传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线
Teacher.chenchong·2023-08-26 03:53

（GPT、GEE）遥感云大数据、洪涝灾害监测、红树林遥感制图、河道轮廓监测、洪涝灾害监测、GRACE重力卫星、源遥感影像

传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学
_遇见jia·2023-08-25 17:50

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

GEE/PIE 遥感大数据处理与典型案例

传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这
吹翻书页的风·2023-08-24 18:02

GEE/PIE遥感大数据处理与应用

传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线
zmjia111·2023-08-24 12:04

GEE-PIE遥感大数据处理技术

传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线
asyxchenchong888·2023-08-24 10:31

【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

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型

传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。点击查看原文https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=
Mr.靳靳477302280·2023-08-23 18:47

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

蓝蓝设计UI设计公司-界面设计与开发案例

公司目前主营无人机应用系统集成、测控通信设备研制、导航芯片研发、遥感数据处理等业务，是国内仅有的大型信息系统集成、测控通信和卫星导航等
lanlanwork·2023-08-22 23:40

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

遥感数据处理之MCD19A2数据的后续处理

遥感数据处理之MCD19A2数据的后续处理版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
三十二号星期八·2023-08-19 13:17

遥感数据处理之哨兵5P数据处理

本博客实现对从https://disc.gsfc.nasa.gov/网站上下载的哨兵5PL2级数据进行预处理。下载的流程在这里就不在赘述了，本次实例所用到的数据为S5P_NRTI_L2__O3_____20200709T055908_20200709T060408_14185_01_010108_20200709T063950.nc处理流程：环境:ENVI5.3IDL8.5，不过还是建议如果有EN
三十二号星期八·2023-08-19 13:47

遥感数据处理之MCD19A2数据的处理

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。这一段时间一直在做modis气溶胶产品——MCD19A2这个数据的处理工作，总结了一些东西，在这里分享一下。先解众惑：为什么使用MCD19A2数据处理出来的结果会有3个或4个或5个波段。这里使用HDFExploer这个软件，下载链接：HDFExploer~~~_MCD19A2-互联网文档类资源-CSDN
三十二号星期八·2023-08-19 13:47

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

【GPT模型】遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域中的应用

传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学
AI迅剑·2023-08-05 18:25

【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

国内外遥感数据处理软件对比

1.国内遥感数据处理软件概况1.1北京航天宏图信息技术股份有限公司1.1.1公司简介航天宏图信息技术股份有限公司成立于2008年，是国内遥感和北斗导航卫星应用服务商，致力于卫星应用软件国产化、行业应用产业化
nanjumufeng·2023-08-01 15:53

海量遥感数据处理与云计算技术教程

详情点击链接：海量遥感数据处理与GEE云计算技术教程一，GEE及开发平台1.GEE平台及典型应用；2.GEEJavaScript开发环境及常用数据资源；3.JavaScript基础，包括变量，运算符，数组
慢腾腾的小蜗牛·2023-07-30 18:41

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

【教程】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

详情点击链接：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一，数据下载、处理1、多光谱遥感基础和主要数据源多光谱遥感；光谱、多光谱、RGB真彩色、彩色图像、反射率、DN值、辐射亮度等基本理论
慢腾腾的小蜗牛·2023-07-25 11:54

乌鲁木齐、青岛丨基于ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析能力与项目科研水平

目录专题一空间数据获取与制图专题二ArcGIS专题地图制作专题三空间数据采集与处理专题四遥感数据处理与应用专题五DEM数据处理与应用专题六采样数据处理与应用专题七土地利用处理与应用专题八土地利用景观格局分析专题九土壤数据处理与应用专题十气象数据处理与应用专题十一温室气体数据处理专题十二空间统计分析专题十三
小艳加油·2023-07-24 14:37

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

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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