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Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法

已有 667 次阅读 2023-8-4 15:18 |个人分类:生态 遥感|系统分类:科研笔记

本内容提供一套基于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,在深入理解科学原理。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,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,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教程,建立个性化的高光谱遥感机器学习知识体系和方法指南。

本内容将获得:

1.全套的高光谱数据处理方法和应用案例

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

【内容简介】:

第一章、高光谱基础

第一: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: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: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:资源02D高光谱卫星数据辐射定标与大气校正

第四: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。

第五:高光谱应用

1)植被调查

2)水质监测

3)岩石、矿物

4)土壤

第二章、高光谱开发基础(Python)

第一: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

第二: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:python 高光谱数据处理

1)数据读取

2)数据预处理

3)光谱特征提取

4)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

第三章、高光谱机器学习技术(python)

第一: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:深度学习概述与python实践

1)深度学习概述

2)深度学习框架

3)pytorch开发基础-张量

4)pytorch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: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

第四章、典型案例操作实践

第一: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

4)矿物识别机器学习分析方法

5)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

第二: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: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: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

总结与答疑

回顾与总结

交流答疑

最新技术介绍和讨论




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