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【遥感图像处理】绘制高光谱3D立方体
但是这里却到了一个问题，由于使用的高光谱数据集是mat格式，Envi是不支持这种格式的。无奈只能先将mat格式转成了tif格式。 使用MatLab将mat格式转为tif，废话不多说，直接上代码。 (参考https://blog.csdn.net/Eric_Fisher/article/details/90230072) % mat2tif % 将高光谱mat文件，保存为tif clc; clear 但是对于遥感影像存在多个波段所以常常大于3 tagstruct.SamplesPerPixel = bands; tagstruct.RowsPerStrip = 16; tagstruct.PlanarConfiguration 在Envi工具栏中选择Spectral->Build 3D Cube。在3D Cube File对话框中选择高光谱数据集，单击OK按钮。 （2）波普缩放系数（Spectral Scale）：波普放大系数，对于多光谱等波段数较少的数据，可以适当的设置这个系数。 （3）选择输出路径及文件名，单O击OK按钮执行。 （4）显示结果图。
1.7K10编辑于 2024-04-24 慧眼识水质：高光谱遥感的水质监测之道
在此背景下，高光谱遥感技术以其精确的光谱分辨力和广泛的应用前景为水质监测开辟了技术路径。那么，什么是高光谱遥感技术？它如何守护江河湖海的生态健康？ 高光谱遥感技术 高光谱遥感技术是一种将成像和光谱结合的技术，能够同步呈现目标地物的空间信息、辐射信息和光谱信息。其携带的成像光谱仪可在10nm左右的采样间隔内对波段展开光谱测量，收集窄波段光谱信息。 因此，高光谱遥感技术能呈现目标地物几乎连续的光谱特征曲线，并以足够的光谱分辨率识别特征地物，支持对目标地物物理、化学特性的反演。 高光谱遥感技术在水质监测领域的应用 高光谱遥感水质在线监测能够以非接触形式对叶绿素α、化学需氧量、总氮、浊度、藻青蛋白、有机碳、藻密度等关键水质参数的进行测算，进而成为河流水库的日常监测、污染预警、应急响应 随着高光谱遥感技术的持续发展，高光谱传感器具备了负载于卫星、无人机、地面基站、船舶等平台的能力。
26110编辑于 2026-02-12- 来自专栏疯狂学习GIS
全球主要高光谱遥感卫星介绍
同时在本文最后，也引入了自己对于国内外高光谱遥感发展的一些思考。 3 高光谱卫星纵向对比 将上述高光谱卫星及其对应传感器、分辨率等参数加以汇总、对比，如表2所示。其中，由于不同高光谱传感器在不同波段对应光谱分辨率变化较大，因此表2未单独列出光谱分辨率。 4 高光谱卫星横向对比 结合前述内容与表2，对国内、外高光谱遥感相关技术加以对比。 在高光谱卫星参数方面，可以看到以MODIS与Hyperion数据为代表的美国早期高光谱遥感数据已具有一定较好的空间分辨率、时间分辨率、光谱波段数等属性，我国早期高光谱遥感卫星尽管发射时间晚于上述国外数据 航天返回与遥感, 2000(03):48. [3] L. J. Otten III, 顾聚兴. MightySat Ⅱ.1超光谱成像器的工程样机[J]. 红外, 2000(10):20-27.
3.9K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏PaddlePaddle
基于飞桨实现高光谱反演：通过遥感数据获取土壤某物质含量
高光谱反演是什么？ 高光谱反演是使用遥感卫星拍摄的高光谱数据以及实地采样化验的某物质含量数据来建立一个反演模型。简单来说就是：有模型以后卫星一拍，就能得知土壤中某物质的含量，不用实地采样化验了。 高光谱遥感可应用在矿物精细识别（比如油气资源及灾害探测）、地质环境信息反演（比如植被重金属污染探测）、行星地质探测（比如中国行星探测工程 天问一号）等。 ? 目前有许多模型可用于高光谱反演，如线性模型、自然对数模型、包络线去除模型、简化Hapke模型，人工神经网络模型等，本文选择线性模型进行研究。 我们常用的遥感卫星有高分一号、高分二号、Landsat7 、Landsat8等。 高光谱反演的用途还有许多，快快在AI Studio中fork项目展示出你的创意吧： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/693750/
1K20发布于 2020-09-14 - 来自专栏全栈程序员必看
高光谱图像分类综述_高光谱图像样本进行扩增
像元形状指数 HSI- Hyperspectral Imaging 高光谱成像 随机森林 Reflective Optics Spectrographic Imaging System (ROSIS-03) 反射光学光谱成像系统
50710编辑于 2022-09-20 - 来自专栏机器视觉产品资料查询平台
多光谱与高光谱工业相机技术原理与差异
多光谱与高光谱工业相机通过捕捉传统RGB相机无法获取的波长信息，实现了更精细的分析和高维数据解读。该技术正迅速在农业、医疗、半导体等多个领域得到广泛应用。 普通相机拍摄的是人眼可见的整个可见光波段，而光谱成像技术则将光线划分为多个波长段进行感测，从而实现对物质特性的分析与分类。1、高光谱相机通过棱镜光谱仪技术检测数百个连续的波长段。 3、多光谱相机与高光谱相机的区别多光谱（Multispectral）与高光谱（Hyperspectral）相机均可检测可见光及不可见光（红外、紫外等）中的特定波长，但主要区别在于波段数量与连续性。 高光谱相机则可检测多达1680个（视型号而定）连续波段，实现更细致、精准的光谱分析。其优势在于能够识别肉眼或普通相机无法区分的微小物质差异。 一般的高光谱相机通常分为可见光和短波红外两个类型，需分别配备不同的相机；而本公司高光谱相机覆盖从可见光到短波红外的波长范围，单台相机即可同时获取两个波段的信息，极大提升了使用效率。
26210编辑于 2026-01-29 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
基于高光谱的无损检测技术
高光谱图像技术最早应用在遥感军事领域，用于地面目标探测，地面物体分类。 何为高光谱图像 高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合，不仅反映目标的二维图像信息，同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度：x-y-。 高光谱的“高”字体现在多波段，可达数百波段；同时具有波段窄的特点，通常在10nm以下；并且光谱范围广，覆盖从可见光到近红外。 高光谱图像技术在无损检测的应用 食品存储时间检测（下图为不同存储时间的同一苹果的荧光高光谱图像） ? 2.农产品农药残留检测（下图为农药浓度为8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线） ? 3.食品部位检测（下图为小番茄不同部位的高光谱曲线） ?
1.1K20发布于 2020-12-11 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
基于深度学习的高光谱图像分类
1、双击“hyperspectral.mlpkginstall” 2.运行程序 步骤1：加载高光谱数据集 使用超立方体函数读取高光谱图像。 indian_pines_gt.mat"); gtLabel = gtLabel.indian_pines_gt; numClasses = 16; 步骤2：预处理训练数据 使用hyperpca函数将光谱带的数量减少到 /sd; 使用createImagePatchesFromHypercube函数，将高光谱图像分割成大小为25×25像素、具有30个通道的Patches。 [3 3 7],8,Name="conv3d_1") reluLayer(Name="Relu_1") convolution3dLayer([3 3 5],16,Name="conv3d trainedNetwork_url,pwd); load(fullfile(dataDir,"trainedIndianPinesCSCNN.mat")); end 步骤6：基于训练的CSCNN的高光谱图像分类计算测试数据集的分类精度
1.4K10编辑于 2023-05-24 - 来自专栏疯狂学习GIS
用AvaSpec 2048便携式光谱仪测定地物高光谱曲线
本文介绍基于AvaSpec-ULS2048x64光纤光谱仪测定植被、土壤等地物高光谱曲线的方法。 本文就以AvaSpec系列产品中的AvaSpec-ULS2048x64这一款便携式地物高光谱仪为例，介绍基于这一类便携式地物光谱仪进行地物高光谱曲线的测定方法。 这里大家需要确保仪器已经和光谱测定的光纤探头相连接，否则会没有数据的。 3 白板定标 随后，需要进行白板定标。 其中，前者可以改变高光谱相机在成像时，曝光或整合成像的时间长短，时间越长受到的光照就越强；后者则表示软件界面中每显示的一个光谱曲线，是需要测定多少次后并求取平均值得到的曲线。 至此，完成了对地物高光谱曲线的测量、保存与导出。
87810编辑于 2022-12-18 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
龙女高光谱卫星星座捕获中分辨率（5.30 米）高光谱卫星图像（ 503nm 到 799nm 的 23 个光谱波段）
简介 威龙开放数据计划提供免费的中分辨率（5.30 米）高光谱卫星图像，这些图像由龙女高光谱卫星星座捕获。数据集包含从 503nm 到 799nm 的 23 个光谱波段，每天重访率为 2 次。 技术规格 Parameter 参数 Value 价值 Spatial Resolution 空间分辨率 5.30 m 5.30 米 Spectral Bands 光谱波段 23 bands ( 数据集说明 空间信息 Band Number 波段号 Band Center (nm) 波段中心（nm） Wavelength Range (nm) 波长范围（nm） Spectral Region 光谱区域 1 500 480-520 Green 绿色 2 510 490-530 Green 绿色 3 520 499-541 Green 绿色 4 540 514-566 Green 绿色 5 550
36910编辑于 2025-02-20 - 来自专栏未来先知
基于选择性 Transformer 的高光谱图像分类 ！
值得注意的是，HSI分类已成为遥感领域的一个基本任务，因为它在诸如灾害监测[14]，精准农业[15]，以及城市规划[16]等领域有广泛的应用。 后来，HSI立方体 [29, 30] 直接提取联合空间-光谱特征的3D-CNNs [29, 30] 得以发展。然后，一些多尺度卷积网络 [31, 32] 提出，用于提取深度多尺度特征。 这里，和分别表示高度和宽度，表示块大小，是降维后的光谱维数。将像素 Level 的块状立方体作为输入，作者首先使用一个3x3卷积层来捕获浅层特征，称为。 然后，作者将这些特征图通过一个大小为的3D点乘卷积，接着通过一个大小为的3D深度卷积。这个过程可以生成相应的 Query ，键和值。 Baseline 架构使用单个3x3卷积层，以及一种采用连续9个堆叠的3x3卷积层的方法，以与SFormer网络的深度相匹配。研究结果表明，KSTB和TSTB模块显著提升了网络的分类性能。
1.1K10编辑于 2024-11-04 - 来自专栏视觉检测
高光谱视觉检测中光源的重要性
利用高光谱相机进行材料分类和异物检测、实现高速在线检测开发高功率高光谱相机用LED光源、可广泛应用。 但由于能够照射的波长较窄、例如受到同色异物混入或多个素材的材质分类等、可能需要使用可照射多种波长的光源和高光谱相机或类似设备。 近年来、各领域利用高光谱成像技术进行检测的市场规模不断扩大，对高光谱相机和相应光源的需求也随之增加。 选择用于高光谱相机的LED光源，在生产现场进行在线检测时、当被检测物体高速运转时,传统产品有时会因亮度输出不足而导致图像暗淡。如今、CCS开发出了用于高光谱相机的大功率LED光源系统。 因此、通过在照射可见光的同时获取使用高光谱相机的反射光的波长数据、可以对各种颜色的不同反射光谱进行解析和分类处理、使微妙的色度差异变得鲜明、还可检测出混入的异物。
14510编辑于 2026-03-20 - 来自专栏计算机视觉
不同种类遥感图像汇总 ！！
遥感图像主要包括六个种类： 可见光遥感图像 全色遥感图像 多/高光谱遥感图像 红外遥感图像 Lidar遥感图像 合成孔径雷达遥感图像 1、可见光遥感图像 从20世纪60年代采用的多像机型传感器多光谱摄影 多光谱技术（Multispectral）是指能同时获取多个光学频谱波段（通常大于等于3个），并在可见光的基础上向红外光和紫外光两个方向扩展的光谱探测技术。 全色遥感图像一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩，也就是图像的光谱信息少。 实际操作中，我们经常将全色图像与多波段图像融合处理，得到既有全色图像的高分辨率，又有多波段图像的彩色信息的图像。 3、多光谱遥感图像 可见光遥感图像是多光谱图像中的特殊案例，而在我们的普遍认知中多光谱不仅包含3个光谱，应该由数十到数百的个光谱组成。 4、高光谱遥感图像 多光谱成像（Multispectral）一般只有几个到十几个光谱，由于光谱信息其实也就对应了色彩信息，所以多波段遥感图像可以得到地物的色彩信息，但是空间分辨率较低。
1.5K10编辑于 2024-03-19 - 来自专栏计算机视觉
光学遥感卫星分辨率的奥秘 ！！
常见的光谱分辨率类型包括：多光谱分辨率和高光谱分辨率。 多光谱分辨率：其传感器通常具有几个到十几个波段，每个波段覆盖一个较宽的波长范围。 高光谱分辨率：其传感器能够提供数百到数千个连续的窄波段，每个波段的宽度非常窄。 多光谱图像与高光谱图像区别 （3）辐射分辨率 又称动态范围，是指卫星传感器在测量地物辐射时能够区分的最小辐射强度变化。 除了空间分辨率的提升，多光谱和高光谱技术的发展也使得遥感数据能够提供更丰富的光谱信息，有助于更准确地识别和分类地表特征。 通过多模态成像技术，融合光学、红外、高光谱等多种观测手段，未来的遥感卫星可能会集成多种成像模式，以提供更全面的地表信息。
1.1K10编辑于 2024-03-19 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
光学成像 |综述| 高光谱成像技术概述
芯片镀膜 近年来，IMEC（欧洲微电子研究中心）采用高灵敏CCD芯片及SCMOS芯片研制了一种新的高光谱成像技术，在探测器的像元上分别镀不同波段的滤波膜实现高光谱成像，此技术大大降低了高光谱成像的成本。 高光谱的优势 随着高光谱成像的光谱分辨率的提高，其探测能力也有所增强。因此，与全色和多光谱成像相比较，高光谱成像有以下显著优势。 1. 有着近似连续的地物光谱信息。 高光谱数据能够探测具有诊断性光谱吸收特征的物质，能准确的区分地表植被覆盖类型，道路地面的材料等。 3. 地形要素分类识别方法是多种多样的。 在高光谱影像中能估计出多种被探测物的状态参量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。 高光谱成像技术应用 1. 3.航天领域 根据目前公开的信息可以认为航天高光谱成像仪将进入新一轮发展。
2.2K31发布于 2021-08-06 - 来自专栏GEE遥感大数据学习社区
遥感学习武林秘籍分享
内容包括高光谱遥感、高分辨率影像处理、计算智能及其在遥感影像处理中的应用、影像处理工程、遥感应用和模式分析与机器学习等。 13.3.2 例 2：目标跟踪 5.3.2 高光谱遥感影像空-谱稀疏表达分类 13.3.3 例 3：行为识别 5.3.3 高光谱遥感影像空-谱稀疏表达聚类 13.4 已取得的主要成果 5.3.4 基于稀疏表达的高光谱影像亚像素异常探测 13.5 发展前景与就业 5.3.5 基于稀疏构图的高光谱影像特征提取 13.6 参考文献 5.3.6 基于低秩矩阵分解的高光谱遥感影像复原 14 机器人视觉 5.3.7 基于秩最小化的多角度影像配准 16.遥感应用——通用光谱模式分解算法及植被指数：由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率，因而能够提供更为丰富的地物细节，有利于地物物理化学特性的反演。 高光谱遥感已经在各方面显示出了巨大的应用潜力，正受到国内 外专家学者的广泛关注，今后必将在诸多领域发挥越来越重要的作用。特征提取和植被信息提取在高光谱信息处理中占有非常重要的地位。
96821编辑于 2022-09-20 - 来自专栏PaddlePaddle
基于飞桨实现高光谱影像和全色影像融合
项目背景 高光谱影像因其高光谱分辨率（具有几百个光谱波段）所提供的丰富光谱信息在许多实际应用中都大放光彩，如图像分类、异常检测、变化检测和定量农业等领域。 高光谱全色融合是指融合具有高光谱、低空间分辨率的高光谱影像、以及高空间分辨率的单波段全色影像，来得到具有高光谱、高空间分辨率的影像，这是提升高光谱空间分辨率的一种有效的方式。 因此本文基于飞桨框架首次聚焦于大比例融合任务（比例为16），并针对融合问题的病态性（即从单波段全色影像预测多波段高光谱影像的反射率），本文提出了一种基于高光谱投影丰度空间的融合网络。 1.线性关系 全色和丰度特征之间的线性关系的推导如上所示，由第四个公式可知，全色强度为丰度的线性组合，而全色强度本身为高光谱的线性组合，因此将全色特征注入到丰度空间和注入到高光谱空间具有等价性。 第四到六幅影像为对应解码得到的高光谱影像，最后一个为真实影像。
66530编辑于 2022-04-19 - 来自专栏GEE遥感大数据学习社区
面向科研人员的免费遥感数据集
H 高光谱遥感影像数据集 yperspectral Remote Sensing Data 高光谱遥感是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术，可以同时获取目标的二维空间信息与第三维的光谱信息， 01 普渡大学高光谱影像数据集(含类别标注) https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/hyperspectral.html 02 雄安新区航空高光谱遥感影像分类数据集 dataset 2009数据包含不同分辨率的HyMap高光谱影像和模拟的EnMap高光谱影像。 这个数据是个多传感器数据，包含了48个波段的高光谱数据（1米），3波段的LiDAR数据（0.5米），以及超高分辨率影像（0.05米）。这个数据包含了20类地物。使用这个数据前请联系 Dr. 参考文献 单杰．（2017）., 从专业遥感到大众遥感．测绘学报, 46（10）：1434-1446.
4K22编辑于 2022-09-20 - 来自专栏点点GIS
遥感原理与应用复习重点整理
同类地物的反射光谱具有相似性，但也有差异性。不同植物；植物病虫害3. 地物的光谱特性具有时间特性和空间特性。（同物异谱，同谱异物）。 5、陆地卫星的种类：高分辨陆地卫星，高光谱陆地卫星，合成孔径雷达，小卫星。 小卫星：a重量轻，体积小b研制周期短，成本低c发射灵活，启动速度快，抗毁性强d技术性能高。 （3）、雷达成像型的传感器。（4）、非图像类型的传感器。 2、扫描成像类传感器是逐点逐行以时序方式获取的二维图像，有两种，一对物面扫描的成像仪（如：红外扫描仪、MSS多光谱扫描仪、成像光谱仪等）。 4、ETM+是一台8谱段的多光谱扫描辐射计。HRV是一种线阵列推扫式扫描仪。 5、成像光谱概念：是以多路、连续并具有高光谱分辨率方式获取图像信息的仪器，基本上属于多光谱扫描仪。
2.5K32发布于 2021-08-18 - 来自专栏脑机接口
eeglab教程系列(3)-绘制通道光谱图
在进行通道光谱图绘制前，需要先按照eeglab教程系列(2)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击OK即可)。 绘制通道光谱图 在eeglab界面进行如下操作：Plot > Channel spectra and maps，会打开pop_spectopo.m界面。 ?
75641发布于 2020-06-29
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