地物光谱特征分析技术研究高光谱数据处理

本书分为九章，分别讲述高光谱遥感的理论基础、高光谱遥感成像机理和成像系统、高光谱数据定标与预处理、光谱分析模型与方法、高光谱图像分类与地物识别、混合光谱理论与光谱分解、多源信息辅助高光谱数据分析、高光

针对光谱仪在实验室测得的高光谱数据,提出一种高光谱数据处理系统,包括数据输入输出、数据重采样、数据预处理以及待测目标处理4大功能模块,并以不同水深的水体为待测目标,在ENVI平台下利用IDL语言开发水

介绍了一种用于大气CO2太阳吸收光谱地基观测的高光谱太阳辐射计,包括仪器的设计结果及相对光谱辐射亮度的测量原理。以可调谐红外激光器加积分球作为定标光源,详细介绍了波长、仪器线型函数的定标过程和方法。定

ENVI-高光谱数据处理手册,值得参考.

高光谱分类方法，用于多核实现空间-光谱特征的分类方法。

1运用遥感软件认识光谱库2提取高光谱数据上的兴趣样区3进行彩色合成显示4学习使用ENVI的FLAASH模块进行高光谱遥感图像的大气校正

该文件包含Pavia.mat、Pavia_gt.mat,是深度学习高光谱遥感图像的数据集之一

一个matlab的高光谱图像分割程序，程序没有错误直接运行就可以但是解释比较少

针对单一分形维数在高光谱数据处理中的不足,提出了一种基于多重分形谱的光谱信号奇异性特征提取方法,引入多重分形谱表征光谱曲线的奇异性特征。该方法根据分形测度将光谱曲线进行划分,用光谱概率测度计算配分函数

本研究基于深度学习技术，对高光谱图像进行分类研究。通过对图像进行处理和特征提取，使用卷积神经网络和支持向量机等算法，实现高精度分类。研究结果表明，所提出的方法有效地提高了分类准确性和图像处理效率。同时