本課程提供一套基于Python編程工具的高光譜數據處理方法和應用案例。

本課程涵蓋高光譜遙感的基礎、方法和實踐。基礎篇以學員為中心，用通俗易懂的語言解釋高光譜的基本概念和理論，旨在幫助學員深入理解科學原理。方法篇結合Python編程工具，專注于解決高頻技術難題，通過復現高光譜數據處理和分析過程，并解析代碼，提供高效反饋，使學員掌握實踐技巧。實踐篇通過礦物識別、農業應用、木材含水量提取、土壤有機碳評估等案例，提供可借鑒的高光譜應用技術方案，結合Python科學計算、可視化、數據處理和機器學習庫，深入講解應用開發。通過4個應用場景和12個實踐案例，學員將能夠提升高光譜技術的應用水平。此外，還提供機器學習的系統課程，幫助學員建立個性化的高光譜遙感機器學習知識體系和方法指南。

課程深入探討了高光譜成像，涵蓋了基本概念、成像原理、數據處理和分析方法，以及運用機器學習和深度學習模型提取和應用高光譜信息的技術。此外，通過Python實踐練習，課程幫助學員鞏固所學知識，使其得以深入理解與實踐。

這門課程適合對高光譜技術感興趣，并希望通過Python進行實踐的任何人。

學習課程，你將獲得：

1.全套的高光譜數據處理方法和應用案例（包含python源碼）

2.高光譜與機器學習結合的系統化解決方案

3.最新的技術突破講解和復現代碼

4.科研項目實踐和學習方法的專題分享

5.高光譜數據預處理-機器學習-深度學習-圖像分類-參數回歸等12個專題練習

高光譜遙感信息對于我們認識世界具有重要意義。盡管大部分物質在人眼中看似無異，然而高光譜遙感的觀察下，它們呈現出獨特的"光譜特征"。這種能夠窺見事物的"本質"能力具備著革命性的潛能，對精準農業、地球觀測、藝術分析和醫學等領域帶來巨大的影響。通過通俗易懂的課程，我們希望能夠讓您更加深入地了解和掌握高光譜的知識與技術。愿您在學習的道路上獲得愉悅，并汲取豐盛的收獲！

Python高光譜遙感數據處理與高光譜遙感機器學習方法深度應用

第一章、高光譜基礎

第一課：高光譜遙感基本概念

01)高光譜遙感

02)光的波長

03)光譜分辨率

04)高光譜遙感的歷史和發展

?第二課：高光譜傳感器與數據獲取

01)高光譜遙感成像原理與傳感器

02)衛星高光譜數據獲取

03)機載（無人機）高光譜數據獲取

04)地面光譜數據獲取

05)構建光譜庫

?第三課：高光譜數據預處理

01)圖像的物理意義

02)數字量化圖像（DN值）

03)輻射亮度數據

04)反射率

05)輻射定標

06大氣校正

練習1:

資源02D高光譜衛星數據輻射定標與大氣校正

?第四課：高光譜分析

01)光譜特征分析

02)高光譜圖像分類

03)高光譜地物識別

04)高光譜混合像元分解

練習2

（1）使用DISPEC 對光譜庫數據進行光譜吸收特征分析

（2）使用ENVI的沙漏程序對資源02D高光譜衛星數據進行混合像元分解。

?

?

第五課：高光譜應用

01)植被調查

02)水質監測

03)巖石、礦物

04)土壤

?第二章、高光譜開發基礎（Python）

第一課：Python編程介紹

01)Python簡介

02)變量和數據類型

03)控制結構

04)功能和模塊

05)文件、包、環境

練習3

（1）python基礎語法練習

（2）文件讀寫練習

（3）包的創建導入練習

?第二課：Python空間數據處理

01)空間數據Python處理介紹

02)矢量數據處理

03)柵格數據處理

練習4

（1）python矢量數據處理練習

（2）python柵格處理練習

?第三課：python 高光譜數據處理

01)數據讀取

02)數據預處理

03)光譜特征提取

04)混合像元分解

練習5

（1）高光譜數據讀取

（2）高光譜數據預處理

（3）光譜特征提取

（4）混合像元分解

?第三章、高光譜機器學習技術（python）

第一課：機器學習概述與python實踐

01)機器學習與sciki learn 介紹

02)數據和算法選擇

03)通用學習流程

04)數據準備

05)模型性能評估

06)機器學習模型

練習6

機器學習sciki learn練習

第二課：深度學習概述與python實踐

01)深度學習概述

02)深度學習框架

03)pytorch開發基礎-張量

04)pytorch開發基礎-神經網絡

05)卷積神經網絡

06)手寫數據識別

07)圖像識別

練習7

（1）深度學習pytorch基礎練習

（2）手寫數字識別與圖像分類練習

?第三課：高光譜深度學習機器學習實踐

01)高光譜圖像分類機器學習實踐

02)卷積神經網絡（CNN）在高光譜數據分析中的應用

03)循環神經網絡（RNN）在高光譜數據分析中的應用

練習8

（1）高光譜深度學習練習

（2）使用自己數據測試02)深度學習框架

?第四章、典型案例操作實踐

第一課：礦物填圖案例

01)巖礦光譜機理

02)基于光譜特征的分析方法

03)混合像元分解的分析方法

04)礦物識別機器學習分析方法

05)礦物分類圖深度學習方法

練習9

（1）礦物高光譜混合像元分解練習

（2）礦物識別和分類標簽數據制作

（3）礦物分類圖深度學習方法

?第二課：農業應用案例

01)植被光譜機理

02)農作物病蟲害分類

03)農作物分類深度學習實踐

練習10

（1）農作物病蟲害數據分類

（2）農作物分類深度學習練習

第三課：土壤質量評估案例

01)土壤光譜機理

02)土壤質量調查

03)土壤含水量光譜評估方法

04)土壤有機質含量評估與制圖

練習11

（1）基于9種機器學習模型的土壤水分含量回歸

（2）土壤有機質含量回歸與制圖

?第四課：木材含水率評估案例

01)高光譜無損檢測

02)木材無損檢測

03)高光譜木材含水量評估

練習12

木材含水量評估和制圖

?總結與答疑

課程回顧與總結

交流答疑

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