高光譜遙感學習入門丨高光譜數據處理基礎、Python和Matlab高光譜遙感數據處理

①Python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

②Matlab高光譜遙感、數據處理與混合像元分解實踐技術應用

③高光譜遙感數值建模技術及在植被、水體、土壤信息提取領域應用

更多應用

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。通過通俗易懂的學習，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！

①Python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

深入探討了高光譜遙感數據處理技術，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，幫助學員鞏固所學知識，使其得以深入理解與實踐。

這門教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。

通過學習，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

第一章高光譜數據處理基礎
第二章高光譜開發基礎（Python）
第三章高光譜機器學習技術（python）
第四章典型案例操作實踐

“Python+”集成技術高光譜遙感數據處理與機器學習深度應用丨高光譜數據預處理-機器學習-深度學習-圖像分類-參數回歸等12個專題_機器學習遙感高光譜-CSDN博客文章瀏覽閱讀1.1k次。深入探討了高光譜遙感數據處理技術，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，幫助學員鞏固所學知識，使其得以深入理解與實踐。_機器學習遙感高光譜https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/133760366?spm=1001.2014.3001.5502

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②Matlab高光譜遙感、數據處理與混合像元分解實踐技術應用

從基礎、方法、實踐三方面對高光譜遙感進行講解。基礎篇，站在學員的角度去理解“高光譜”，用大家能聽的懂的語言去講述高光譜的基本概念和理論，幫助學員深入理解這項技術的底層科學機理。方法篇，將高光譜技術與MATLAB工具結合起來，采用MATLAB豐富的工具箱，快速復現高光譜數據處理和分析過程，對學習到的理論和方法進行高效反饋。同時，充分發揮MATLAB草稿紙式的編程語言的簡潔和易操作性，對每一行代碼進行解析。實踐篇，通過高光譜礦物識別，植物含水量提取、土壤有機碳評估等案例，提供可借鑒的高光譜應用領域的技術服務方案，結合MATLAB矩陣計算、科學數據可視化、數據處理與機器學習、圖像處理等功能模塊，深入介紹高光譜技術的應用功能開發。

您將通過高光譜遙感、電磁波譜、電磁波譜與物質的作用，光譜成像機理等基礎理論，了解高光譜遙感的“底層邏輯”；從高光譜數據處理、光譜特征分析、圖像分類、混合像元分解等技術中掌握高光譜遙感的“方法論”；在具體實踐案例中，學會運用上述原理和技術方法，提升高光譜技術的應用能力水平。

第一章理論基礎
第二章 Matlab開發基礎
第三章 Matlab高光譜數據處理技術
第四章 Matlab混合像元分解技術
第五章典型案例操作實踐

Matlab 高光譜遙感數據處理與混合像元分解_harsanyi–farrand–chang-CSDN博客文章瀏覽閱讀852次。您將通過高光譜遙感、電磁波譜、電磁波譜與物質的作用，光譜成像機理等基礎理論，了解高光譜遙感的“底層邏輯”；從高光譜數據處理、光譜特征分析、圖像分類、混合像元分解等技術中掌握高光譜遙感的“方法論”；在具體實踐案例中，學會運用上述原理和技術方法，提升高光譜技術的應用能力水平。_harsanyi–farrand–changhttps://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/127636772?spm=1001.2014.3001.5502★關注【科研充電吧】公眾號，獲取海量教程和資源

③高光譜遙感數值建模技術及在植被、水體、土壤信息提取領域應用

在高光譜影像中，結合紋理、表面粒度、風化程度、作物密度等輔助信息，能估計出多種地物及其上覆作物的狀態參量，提高遙感高定量分析的精度和可靠性。通過構建遙感光譜反射信號與地表參數之間的關系模型來實現數值計算。針對高光譜建模的具體實現方法，系統地闡釋基于信息量方法的建模思路與基本原理，并進行深入地實現方法學習，涉及數據獲取、分析、處理、軟件操作和結果分析等主要環節。通過本次理論學習，掌握高光譜遙感數值建模思路與基本步驟，結合高光譜遙感、熱紅外遙感、多光譜遙感在水體、土壤信息提取領域的實際案例，通過一步步講解與上機操作，具備解決多地物高光譜遙感反演問題的能力。

專題一植被高光譜信息提取之作物品種鑒定
專題二植被高光譜信息提取之不同作物分類
專題三高光譜數據獲取技術與精度評價技術
專題四地面輔助理化數據作用與處理方法
專題五水體高光譜信息提取之輻射校正
專題六水體高光譜信息提取之六種經典方法
專題七熱紅外光譜數據地表溫度提取方法
專題八土壤高光譜信息提取之信息量方法
專題九土壤高光譜信息提取之偏最小二乘建模
專題十遙感提取結果的空間表達——GIS制圖流程

高光譜遙感數值建模技術及在植被、水體、土壤信息提取領域應用_遙感高光譜圖像能反映土壤理化值么-CSDN博客文章瀏覽閱讀657次。掌握高光譜遙感數值建模思路與基本步驟，結合高光譜遙感、熱紅外遙感、多光譜遙感在水體、土壤信息提取領域的實際案例，通過一步步講解與上機操作，具備解決多地物高光譜遙感反演問題的能力。..._遙感高光譜圖像能反映土壤理化值么https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126299726?spm=1001.2014.3001.5502★關注【科研充電吧】公眾號，獲取海量教程和資源