高光谱遥感是什么？高光谱遥感数据如何处理？（基于Matlab和Python多案例解析）从小白到精通
目录
专题一 理论基础
专题二 Matlab开发基础
专题三 Matlab高光谱数据处理技术
专题四 Matlab混合像元分解技术
专题五 典型案例操作实践
推荐
从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行讲解。基础篇，站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。方法篇，将高光谱技术与MATLAB工具结合起来，采用MATLAB丰富的工具箱，快速复现高光谱数据处理和分析过程，对学习到的理论和方法进行高效反馈。同时，充分发挥MATLAB草稿纸式的编程语言的简洁和易操作性，对每一行代码进行解析。实践篇，通过高光谱矿物识别，植物含水量提取、土壤有机碳评估等案例，提供可借鉴的高光谱应用领域的技术服务方案，结合MATLAB矩阵计算、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理等功能模块，深入介绍高光谱技术的应用功能开发。
学习后 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。
专题一 理论基础
1、高光谱遥感
高光谱遥感是什么？—高光谱遥感基本概念；
高光谱遥感的三个特点—光谱分辨率高、光谱通道连续、光谱成像
高光谱遥感为什么有用？—高光谱遥感产生动机和过程，基于cite space的高光谱技术热点分析
2、高光谱遥感成像与数据处理
数字魔方游戏—高光谱成像机理与成像光谱仪
谈反射率数据实际上是谈什么？—高光谱遥感数据类型、参数、元数据数据预处理（辐射校正、大气校正）；
高光谱为什么要降维？—光谱特征提取，主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）
3、高光谱遥感图像分类与混合像元分解
高光谱遥感图像分类与识别，监督分类与非监督分类
无处不混合—混合光谱形成、物理机理
线性与非线性模型—混合像元分解模型，线性光谱混合物理、数学模型，Hapke非线性模型
专题二 Matlab开发基础
1、matlab软件介绍及安装、常用功能介绍
matlab版本介绍，安装
Matlab软件界面，常用功能介绍
过去踩过的那些坑—常见错误和使用注意，路径问题等
2、Matlab高光谱图像处理框架
Matlab高光谱图像处理框架组织与分析
APP—高光谱查看器的使用介绍。主要界面，波段选择，波段组合图像显示和光谱可视化
数据读写可视化、增强、校正、降维、光谱解混、光谱匹配等六组函数
数据预处理（辐射校正、大气校正）Matlab模块介绍及解析
3、Matlab精选案例及解析
高光谱遥感图像分类案例介绍及解析，SAM图像分类
高光谱遥感图像解混案例介绍及解析，HFC、N-FINDR、spectralMatch、SID等程序
专题三 Matlab高光谱数据处理技术
1、高光谱成像数据处理及matlab实现
GF-5、资源02D卫星高光谱图像数据读取可视化（APP、函数）
2D\3D高光谱数据矩阵变换（函数）
2、地面波谱测量数据处理及matlab实现
便携式地物光谱仪（asd），数据读取，可视化（函数）
反射率因子数据计算（函数）
光谱曲线显示可视化（函数）
3、高光谱数据回归定量分析及matlab实现
高光谱回归分析数据整理（函数）
回归学习器，随机森林、线性、支持向量机等（APP、函数）
回归分析结果、误差分析可视化。（APP、函数）
专题四 Matlab混合像元分解技术
1、高光谱端元数量评估及matlab实现
Harsanyi-Farrand-Chang（NWHFC）噪声白化方法、Hysime高光谱数据的程序实现
Hysime端元数量评估方法代码解析
2、端元光谱提取及matlab实现
采用PPI、VCA等方法对高光谱数据的端元光谱进行提取
VCA端元光谱提取的代码解析
3、端元含量评估及matlab实现
采用最小二乘、稀疏运算等方法对高光谱数据的端元含量进行评估
最小二乘端元含量评估方法代码解析
专题五 典型案例操作实践
1.矿物填图案例：以甘肃某地区为例，采用资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、提取矿物端元光谱、利用光谱库进行识别、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化、结果输出等。
2.木材含水量算法案例：采用回归学习器对森林木材样品数据含水量进行定量分析，涉及高光谱数据读取、写入、高光谱回归分析数据整理，回归学习器，随机森林、线性、支持向量机等含水量评估、误差分析可视化。回归分析结果可视化、结果输出等。
3.土壤质量评估案例：基于航空高光谱、地面波谱测试数据对土壤质量参数进行评估，涉及航空、地面高光谱土壤调查方案设计、高光谱数据的预处理整体，土壤质量参数建模，结果可视化等。
注：请提前安装所需软件
推荐
①“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用
②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
③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
④成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用
Python高光谱数据处理技巧，混合像元分解、矿物识别、农作物分类、病虫害分类、木材含水量评估、土壤有机质评估等多案例应用_python混合像元分解-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞11次，收藏17次。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。_python混合像元分解https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/138655940?spm=1001.2014.3001.5502
★ 点 击 下 方 关 注，获取海量教程和资源！
↓↓↓