本教程提供一套基于Python編程工具的高光譜數(shù)據(jù)處理方法和應(yīng)用案例。
涵蓋高光譜遙感的基礎(chǔ)、方法和實(shí)踐?；A(chǔ)篇以學(xué)員為中心，用通俗易懂的語(yǔ)言解釋高光譜的基本概念和理論，旨在幫助學(xué)員深入理解科學(xué)原理。方法篇結(jié)合Python編程工具，專(zhuān)注于解決高頻技術(shù)難題，通過(guò)復(fù)現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)處理和分析過(guò)程，并解析代碼，提供高效反饋，使學(xué)員掌握實(shí)踐技巧。實(shí)踐篇通過(guò)礦物識(shí)別、農(nóng)業(yè)應(yīng)用、木材含水量提取、土壤有機(jī)碳評(píng)估等案例，提供可借鑒的高光譜應(yīng)用技術(shù)方案，結(jié)合Python科學(xué)計(jì)算、可視化、數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，深入講解應(yīng)用開(kāi)發(fā)。通過(guò)4個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景和12個(gè)實(shí)踐案例，學(xué)員將能夠提升高光譜技術(shù)的應(yīng)用水平。此外，還提供機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)課程，幫助學(xué)員建立個(gè)性化的高光譜遙感機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)體系和方法指南。
深入探討了高光譜成像，涵蓋了基本概念、成像原理、數(shù)據(jù)處理和分析方法，以及運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型提取和應(yīng)用高光譜信息的技術(shù)。此外，通過(guò)Python實(shí)踐練習(xí)，課程幫助學(xué)員鞏固所學(xué)知識(shí)，使其得以深入理解與實(shí)踐。
本教程適合對(duì)高光譜技術(shù)感興趣，并希望通過(guò)Python進(jìn)行實(shí)踐的任何人。
通過(guò)學(xué)習(xí)，你將獲得：
1.全套的高光譜數(shù)據(jù)處理方法和應(yīng)用案例（包含python源碼）
2.高光譜與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的系統(tǒng)化解決方案
3.最新的技術(shù)突破講解和復(fù)現(xiàn)代碼
4.科研項(xiàng)目實(shí)踐和學(xué)習(xí)方法的專(zhuān)題分享
5.高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理-機(jī)器學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)-圖像分類(lèi)-參數(shù)回歸等12個(gè)專(zhuān)題練習(xí)
高光譜遙感信息對(duì)于我們認(rèn)識(shí)世界具有重要意義。盡管大部分物質(zhì)在人眼中看似無(wú)異，然而高光譜遙感的觀察下，它們呈現(xiàn)出獨(dú)特的"光譜特征"。這種能夠窺見(jiàn)事物的"本質(zhì)"能力具備著革命性的潛能，對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、地球觀測(cè)、藝術(shù)分析和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域帶來(lái)巨大的影響。通過(guò)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(shí)與技術(shù)。愿您在學(xué)習(xí)的道路上獲得愉悅，并汲取豐盛的收獲！

第一章?高光譜基礎(chǔ)

第一課：高光譜遙感基本概念
1)高光譜遙感
2)光的波長(zhǎng)
3)光譜分辨率
4)高光譜遙感的歷史和發(fā)展

第二課：高光譜傳感器與數(shù)據(jù)獲取
1)高光譜遙感成像原理與傳感器
2)衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)獲取
3)機(jī)載（無(wú)人機(jī)）高光譜數(shù)據(jù)獲取
4)地面光譜數(shù)據(jù)獲取5)構(gòu)建光譜庫(kù)

第三課：高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
1)圖像的物理意義2)數(shù)字量化圖像（DN值）3)輻射亮度數(shù)據(jù)4)反射率5)輻射定標(biāo)6)大氣校正
練習(xí)1:資源02D高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)與大氣校正

第四課：高光譜分析
1)光譜特征分析2)高光譜圖像分類(lèi)3)高光譜地物識(shí)別4)高光譜混合像元分解
練習(xí)2（1）使用DISPEC 對(duì)光譜庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜吸收特征分析（2）使用ENVI的沙漏程序?qū)Y源02D高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行混合像元分解

第五課：高光譜應(yīng)用
1)植被調(diào)查2)水質(zhì)監(jiān)測(cè)3)巖石、礦物4)土壤

第二章?高光譜開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)（Python）
第一課：Python編程介紹
1)Python簡(jiǎn)介2)變量和數(shù)據(jù)類(lèi)型3)控制結(jié)構(gòu)4)功能和模塊5)文件、包、環(huán)境
練習(xí)3（1）python基礎(chǔ)語(yǔ)法練習(xí)（2）文件讀寫(xiě)練習(xí)（3）包的創(chuàng)建導(dǎo)入練習(xí)

第二課：Python空間數(shù)據(jù)處理
1)空間數(shù)據(jù)Python處理介紹2)矢量數(shù)據(jù)處理3)柵格數(shù)據(jù)處理
練習(xí)4（1）python矢量數(shù)據(jù)處理練習(xí)（2）python柵格處理練習(xí)

第三課：python 高光譜數(shù)據(jù)處理
1)數(shù)據(jù)讀取2)數(shù)據(jù)預(yù)處理3)光譜特征提取4)混合像元分解
練習(xí)5（1）高光譜數(shù)據(jù)讀?。?）高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理（3）光譜特征提?。?）混合像元分解

第三章?高光譜機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（python）
第一課：機(jī)器學(xué)習(xí)概述與python實(shí)踐
1)機(jī)器學(xué)習(xí)與sciki learn 介紹2)數(shù)據(jù)和算法選擇3)通用學(xué)習(xí)流程4)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備5)模型性能評(píng)估6)機(jī)器學(xué)習(xí)模型
練習(xí)6機(jī)器學(xué)習(xí)sciki learn練習(xí)

第二課：深度學(xué)習(xí)概述與python實(shí)踐
1)深度學(xué)習(xí)概述2)深度學(xué)習(xí)框架3)pytorch開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)-張量4)pytorch開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6)手寫(xiě)數(shù)據(jù)識(shí)別7)圖像識(shí)別
練習(xí)7（1）深度學(xué)習(xí)pytorch基礎(chǔ)練習(xí)（2）手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別與圖像分類(lèi)練習(xí)

第三課：高光譜深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐
1)高光譜圖像分類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐2)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在高光譜數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用3)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在高光譜數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
練習(xí)8（1）高光譜深度學(xué)習(xí)練習(xí)（2）使用自己數(shù)據(jù)測(cè)試02)深度學(xué)習(xí)框架

第四章?典型案例操作實(shí)踐
第一課：礦物填圖案例
1)巖礦光譜機(jī)理2)基于光譜特征的分析方法3)混合像元分解的分析方法4)礦物識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)分析方法5)礦物分類(lèi)圖深度學(xué)習(xí)方法
練習(xí)9（1）礦物高光譜混合像元分解練習(xí)（2）礦物識(shí)別和分類(lèi)標(biāo)簽數(shù)據(jù)制作（3）礦物分類(lèi)圖深度學(xué)習(xí)方法

第二課：農(nóng)業(yè)應(yīng)用案例
1)植被光譜機(jī)理2)農(nóng)作物病蟲(chóng)害分類(lèi)3)農(nóng)作物分類(lèi)深度學(xué)習(xí)實(shí)踐
練習(xí)10（1）農(nóng)作物病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)分類(lèi)（2）農(nóng)作物分類(lèi)深度學(xué)習(xí)練習(xí)

第三課：土壤質(zhì)量評(píng)估案例
1)土壤光譜機(jī)理2)土壤質(zhì)量調(diào)查3)土壤含水量光譜評(píng)估方法4)土壤有機(jī)質(zhì)含量評(píng)估與制圖
練習(xí)11（1）基于9種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的土壤水分含量回歸（2）土壤有機(jī)質(zhì)含量回歸與制圖

第四課：木材含水率評(píng)估案例
1)高光譜無(wú)損檢測(cè)2)木材無(wú)損檢測(cè)3)高光譜木材含水量評(píng)估
練習(xí)12木材含水量評(píng)估和制圖

總結(jié)與答疑課程回顧與總結(jié)交流答疑最新技術(shù)介紹和討論

Matlab高光譜遙感數(shù)據(jù)處理與混合像元分解丨Python高光譜遙感數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐