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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。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。方法篇结合Python编程工具，专注于解决高频技术难题，通过复现高光谱数据处理和分析过程，并解析代码，提供高效反馈，使学员掌握实践技巧。实践篇通过矿物识别、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。此外，还提供机器学习的系统课程，帮助学员建立个性化的高光谱遥感机器学习知识体系和方法指南。

课程深入探讨了高光谱成像，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，课程帮助学员巩固所学知识，使其得以深入理解与实践。

这门课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。

学习课程，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！

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

第一章、高光谱基础

第一课：高光谱遥感基本概念

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

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​第二课：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

02)卫星高光谱数据获取

03)机载（无人机）高光谱数据获取

04)地面光谱数据获取

05)构建光谱库

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​第三课：高光谱数据预处理

01)图像的物理意义

02)数字量化图像（DN值）

03)辐射亮度数据

04)反射率

05)辐射定标

06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

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​第四课：高光谱分析

01)光谱特征分析

02)高光谱图像分类

03)高光谱地物识别

04)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。

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第五课：高光谱应用

01)植被调查

02)水质监测

03)岩石、矿物

04)土壤

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​第二章、高光谱开发基础（Python）

第一课：Python编程介绍

01)Python简介

02)变量和数据类型

03)控制结构

04)功能和模块

05)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

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​第二课：Python空间数据处理

01)空间数据Python处理介绍

02)矢量数据处理

03)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

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​第三课：python 高光谱数据处理

01)数据读取

02)数据预处理

03)光谱特征提取

04)混合像元分解

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

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​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

01)机器学习与sciki learn 介绍

02)数据和算法选择

03)通用学习流程

04)数据准备

05)模型性能评估

06)机器学习模型

练习6

机器学习sciki learn练习

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第二课：深度学习概述与python实践

01)深度学习概述

02)深度学习框架

03)pytorch开发基础-张量

04)pytorch开发基础-神经网络

05)卷积神经网络

06)手写数据识别

07)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

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​第三课：高光谱深度学习机器学习实践

01)高光谱图像分类机器学习实践

02)卷积神经网络（CNN）在高光谱数据分析中的应用

03)循环神经网络（RNN）在高光谱数据分析中的应用

练习8

（1）高光谱深度学习练习

（2）使用自己数据测试02)深度学习框架

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​第四章、典型案例操作实践

第一课：矿物填图案例

01)岩矿光谱机理

02)基于光谱特征的分析方法

03)混合像元分解的分析方法

04)矿物识别机器学习分析方法

05)矿物分类图深度学习方法

练习9

（1）矿物高光谱混合像元分解练习

（2）矿物识别和分类标签数据制作

（3）矿物分类图深度学习方法

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​第二课：农业应用案例

01)植被光谱机理

02)农作物病虫害分类

03)农作物分类深度学习实践

练习10

（1）农作物病虫害数据分类

（2）农作物分类深度学习练习

第三课：土壤质量评估案例

01)土壤光谱机理

02)土壤质量调查

03)土壤含水量光谱评估方法

04)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

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​第四课：木材含水率评估案例

01)高光谱无损检测

02)木材无损检测

03)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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​总结与答疑

课程回顾与总结

交流答疑

最新技术介绍和讨论

ArcGIS Pro技术应用(暨基础入门、制图、空间分析、影像分析、三维建模、空间统计分析与建模、python融合、案例应用)

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  • pom.xml 一炮送你回车库 pom.xml
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    -- db_yhm_city SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35 SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169 SELECT d1.cla
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  • JAVA的遍历MAP darkranger map
    Java Map遍历方式的选择 1. 阐述 　　对于Java中Map的遍历方式，很多文章都推荐使用entrySet，认为其比keySet的效率高很多。理由是：entrySet方法一次拿到所有key和value的集合；而keySet拿到的只是key的集合，针对每个key，都要去Map中额外查找一次value，从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢？ 　　为了解遍历性能的真实差距，包括在遍历ke
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    来源：http://poj.org/problem?id=2312 题意：题目背景就是小时候玩的坦克大战，求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得，E是空的，可以走，B是砖，只有打掉后才可以通过。 思路：很容易看出来这是一道广搜的题目，但是因为走E和走B所需要的时间不一样，因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说，要先打掉砖才能通过，所以我们可以理解为走B需要两步，而走E是指需要1
  • Hibernate与Jpa的关系，终于弄懂 avords javaHibernate数据库jpa
    我知道Jpa是一种规范，而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate，还有EclipseLink(曾经的toplink)，OpenJPA等可供选择，所以使用Jpa的一个好处是，可以更换实现而不必改动太多代码。 在play中定义Model时，使用的是jpa的annotations，比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
  • 酸爽的console.log bee1314 console
    在前端的开发中，console.log那是开发必备啊，简直直观。通过写小函数，组合大功能。更容易测试。但是在打版本时，就要删除console.log，打完版本进入开发状态又要添加，真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装，方便开发和上线。 /** * log.js hufeng * The safe wrapper for `console.xxx` functions *
  • 哈佛教授：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质 bijian1013 时间管理励志人生穷人过于忙碌
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  • MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么 BreakingBad mysqlDate
    取得当前时间用 now() 就行。 在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) . 根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date，返回结果串。 可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值，以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值: %S, %s 两位数字形式的秒（ 00,01,
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    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
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    基础测试题 卷面上不能出现任何的涂写文字，所有的答案要求写在答题纸上，考卷不得带走。 选择题 1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? （3） public class Static { static { int x = 5; // 在static内有效 } st
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      用户只需要给工作流系统制定若干个需求，流程系统根据需求，并结合事先输入的组织机构和权限结构，调用若干算法，在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图，然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调，直到满意为止，流程在运行过程中，系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整，包括拓扑结构的调整，权限的调整，内置脚本的调整。。。。。 在这个设计中，最难的地方是系统根据什么来生成流
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    前言 jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据，来提升系统的性能，但这些缓存数据全部都是存放于内存中的，无法满足特定场景的数据更新（如集群环境）。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展，提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据，通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis，memcache
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    several 儿子；若干 shelf 架子 knowledge 知识；学问 librarian 图书管理员 abroad 到国外，在国外 surf 冲浪 wave 浪；波浪 twice 两次；两倍 describe 描写；叙述 especially 特别；尤其 attract 吸引 prize 奖品；奖赏 competition 比赛；竞争 event 大事；事件 O
  • sphinx实践 dcj3sjt126com sphinx
      安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server   yum install sphinx 如果失败的话使用下面的方式安装 wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm yum loca
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    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
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    POJ ACM第1050题的详细描述，请参照 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050 题目意思： 给定包含有正负整型的二维数组，找出所有子矩阵的和的最大值。 如二维数组 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 中和最大的子矩阵是 9 2 -4 1 -1 8 且最大和是15
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  • Java8全新打造，英语学习supertool yangshangchuan javasuperword闭包java8函数式编程
    superword是一个Java实现的英文单词分析软件，主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。   升学考试、工作求职、充电提高，都少不了英语的身影，英语对我们来说实在太重要
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