“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用丨高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归等12个专题

目录

第一章 高光谱数据处理基础

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

更多应用

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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。

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，旨在帮助学员深入理解科学原理。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，使学员掌握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，学员将能够提升高光谱技术的应用水平。

深入探讨了高光谱遥感数据处理技术，涵盖了基本概念、成像原理、数据处理和分析方法，以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息的技术。此外，通过Python实践练习，帮助学员巩固所学知识，使其得以深入理解与实践。

本教程适合对高光谱技术感兴趣，并希望通过Python进行实践的任何人。

通过学习你将获得：
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享
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！

第一章 高光谱数据处理基础

第一课：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

第二课：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

第三课：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

第四课：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）

第一课：Python编程介绍
①Python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

第二课：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

第三课：python 高光谱数据处理
①数据读取
②数据预处理 辐射定标、6S大气校正
③光谱特征提取 吸收特征提取
④混合像元分解 PPI、NFINDER端元光谱提取
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）

第一课：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

第二课：深度学习概述与python实践
①深度学习概述
②深度学习框架
③pytorch开发基础-张量
④pytorch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

第三课：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

第一课：矿物填图案例
①岩矿光谱机理
②基于光谱特征的分析方法
③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

第二课：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

第三课：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

第四课：木材含水率评估案例
①高光谱无损检测
②木材无损检测
③高光谱木材含水量评估
练习12：木材含水量评估和制图

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更多应用

包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...

Matlab 高光谱遥感数据处理与混合像元分解_matlab遥感数据处理-CSDN博客您将通过高光谱遥感、电磁波谱、电磁波谱与物质的作用，光谱成像机理等基础理论，了解高光谱遥感的“底层逻辑”；从高光谱数据处理、光谱特征分析、图像分类、混合像元分解等技术中掌握高光谱遥感的“方法论”；在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升高光谱技术的应用能力水平。_matlab遥感数据处理https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/127636772?spm=1001.2014.3001.5502高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用_遥感高光谱图像能反映土壤理化值么-CSDN博客掌握高光谱遥感数值建模思路与基本步骤，结合高光谱遥感、热红外遥感、多光谱遥感在水体、土壤信息提取领域的实际案例，通过一步步讲解与上机操作，具备解决多地物高光谱遥感反演问题的能力。..._遥感高光谱图像能反映土壤理化值么https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126299726?spm=1001.2014.3001.5502基于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应用_metashape处理多光谱_WangYan2022的博客-CSDN博客通过对光谱、图像等数据处理，掌握岩矿、土壤、植被等地物的光谱特征和图像特征，结合ENVI等专业软件、Python开发工具平台，开展多光谱数据预处理、图像分类、定量评估、机器学习等方法的实践和开发，提高运用多光谱遥感技术解决实际问题能力。_metashape处理多光谱https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/128453503?spm=1001.2014.3001.5502基于Python机器学习及深度学习在空间模拟与时间预测应用_深度学习预测python实现-CSDN博客了解机器学习的发展历史、计算原理、基本定义，熟悉机器学习方法的分类，常用机器学习方法，以及模型的评估与选择；熟悉数据预处理的流程，掌握python程序包的使用；理解机器学习在生态水文中的应用，掌握机器学习模型构建方法，学会构建机器学习模型用于地表参数的空间模拟与时间预测，并掌握生态水文过程分析。_深度学习预测python实现https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/128016819?spm=1001.2014.3001.5502