- 2025-01-21 09:29:54多譜段遙感
- 多譜段遙感是一種利用不同波段的電磁輻射對地球表面進行遠距離探測的技術。它通過捕捉并解析從可見光到微波等多個波段的輻射信息，實現對地表物體性質、形態(tài)、分布及動態(tài)變化的識別和監(jiān)測。多譜段遙感技術廣泛應用于資源調查、環(huán)境監(jiān)測、災害預警、農業(yè)估產、城市規(guī)劃等領域，具有探測范圍廣、信息量大、時效性強等特點，為科學研究和社會經濟發(fā)展提供了重要的數據支持。
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多譜段遙感問答
- 2023-06-12 10:35:36轉載 | 高光譜遙感數據處理系列（六）監(jiān)督分類
- 高光譜遙感數據處理系列（六）非監(jiān)督分類是一種面對數據本身的分類方法，與之相對應的：監(jiān)督分類，則是面向先驗知識的分類方法。監(jiān)督分類是指給定已知類型的數據，通過建模的方式將這些數據與對應的類型建立映射關系，并將這種關系應用到未知類型的數據上的過程。如果每種類型用一個數字來表示，分類任務可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區(qū)ROI工具監(jiān)督分類需要有已知類型的數據集作為先驗知識進行訓練，稱為訓練集。一般可以通過目視解譯，或者實地樣方調查的方式獲取訓練集。構建訓練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進行興趣區(qū)選取：ROI工具最基本的ROI選取過程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調整ROI的名稱和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點擊復選框⑤所示的Multi Part復選框，然后在影像上繪制兩個疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對ROI本身進行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對ROI范圍內的圖像進行統計（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對圖像進行裁剪。除了使用不同形狀進行框選，還可以使用像元，自動區(qū)域生長，閾值選取等方式產生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請讀者自行查閱。監(jiān)督分類在訓練集選擇完畢后就可以進行監(jiān)督分類，ENVI中提供了多種監(jiān)督分類的工具，包括：平行六面體（Parallelepiped）最 小距離（Minimum Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神經網絡（Neural Net）支持向量機（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監(jiān)督分類方法，最 大似然法和波譜角方法。01最 大似然法在ENVI的幫助文件中詳細介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定義為:最 大似然分類假設每個波段中每個類別的統計數據呈正態(tài)分布，并計算給定像素屬于特定類別的概率。每個像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的類別。根據該定義，最 大似然法將每個類別投影到特定的分布上，分類問題被轉化為分布相似性問題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最 大似然分類工具。首先要選擇進行訓練的數據，需要強調的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進行匹配。該算法通過計算光譜之間的角度并將它們視為維數等于波段數的空間中的向量來確定兩個光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來自 ASCII 文件或光譜庫，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標準光譜。SAM的本質是將分類問題轉化為對比未知類別數據與標準光譜的余弦距離的問題。需要強調的是，我們選擇主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：小結本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類的方法，相對于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類通過融入先驗知識，提供了有明確類別的結果，這大大減少了進行后續(xù)處理的成本。但是對于遙感應用來說，獲取地面真值的成本較高，通過目視解譯的方式會不可避免地引入人為誤差，給結果帶來不確定性。正如上一篇文章提到，數據和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個上限。如何構建質量高、數量多的訓練集，權衡成本是監(jiān)督分類需要考慮的問題。
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- 2023-05-09 09:29:50Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達無人機遙感系統——森
- 在陸地生態(tài)系統中，森林是最 大的有機碳庫，是陸地中重要的碳匯和碳源，因此了解森林生態(tài)系統在碳循環(huán)中的作用，對于研究陸氣系統的碳循環(huán)乃至全 球碳循環(huán)都是一個基礎，具有重要的意義。易科泰光譜成像與無人機遙感技術研究中心最 新推出Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達無人機遙感系統，助力森林碳循環(huán)研究及應用。性能特點：8旋翼專業(yè)無人機遙感平臺，搭載VNIR/NIR高光譜成像、機載PC及激光雷達可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10ha厘米級地面分辨率，50m高度高光譜成像地面分辨率達3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可達2cm50m高單樣線飛行作業(yè)可自動采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數據高密度三維點云，精確度2.5cm，最 高可達3次回波，50m飛行高度點云密度700pts/m2專業(yè)無人機遙感技術方案，同步獲取高光譜與激光雷達數據，應用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數、高密度三維點云、三維測量數據、分類點云、DTM等應用于大范圍、多維度的森林遙感研究、碳循環(huán)研究、林木三維表型測量、植被資源調查、森林物種多樣性研究、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統動態(tài)變化研究等案例一：森林碳庫分布研究森林地上生物量（AGB）的估算對于碳循環(huán)建模和氣候變化緩解方案的制定至關重要。來自意大利、美國和英國的研究人員將主動和被動傳感器結合，其中被動型高光譜數據記錄了潛在與森林生物量相關的冠層光譜信息，并將這些信息與主動型小型激光雷達獲取的參數相結合，實現了在不同尺度上對森林生態(tài)系統的有機碳分布進行遙感計算。 研究區(qū)域位于塞拉利昂的戈拉雨林國家公園 (GRNP) 內，處于西非潮濕的上幾內亞森林帶的最西端，該地區(qū)的森林主要為濕潤低地常綠林，部分地區(qū)主要為干燥低地常綠和半落葉林類型。圖1.1 位于塞拉利昂和利比里亞之間的研究區(qū)域研究人員采用偏最 小二乘回歸（PLSR）處理多輸入和多重共線性問題，計算投影中的重要性變量（VIP），以評價各預測因子對生物量的重要性。結果表明，當單獨使用高光譜波段時，其預測能力有限(R2 =0.36)，用植被指數替代高光譜波段的改善較小(R2 =0.67)，僅基于激光雷達指標，PLS預測AGB的決定系數（R2）為0.64，當再將高光譜波段添加到激光雷達度量中，精度得到了適度的提高（R2 =0.70）。圖1.2 （左）不同輸入的預測與現場觀測AGB的散點圖：(A)激光雷達指標，(B)高光譜波段，(C)激光雷達指標和 VI，(D)激光雷達指標和高光譜波段；（右）7個高度等級，每個等級間隔10m的70個樣地(總面積= 87500m2)范圍的AGB和樹木數量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相當于其他植被類型的2倍，本研究中提出的高光譜和激光雷達數據融合相關的發(fā)現非常具有意義，有助于擴大該系統數據融合適用性的研究，進而對全 球氣候變化研究做出更重要的貢獻。案例二：森林碳匯定量評估比較森林地上生物量生物量是影響氣候變化和森林生產力的重要因素，因此評估森林對碳匯和碳循環(huán)的貢獻程度具有重要的意義。韓國科研人員借助高精度激光雷達數據、數字航空攝影測量圖像、高光譜圖像等空間信息，對森林碳匯信息進行定量評估。研究區(qū)位于韓國慶尚南道巨濟市，該區(qū)域森林密度相對較低，樹種多樣，森林資源豐富，選取研究區(qū)內2km*2km的區(qū)域進行數據采集。基于高光譜數據中每個樹種的光譜信息，使用馬氏距離法對樹種進行精確分類，基于高密度的LiDAR數據提取森林資源。圖2.1 從左至右依次為：研究區(qū)；激光雷達數據；高光譜圖像圖2.2 （左）樹種分類結果；（右）利用高密度激光雷達數據提取地理和森林資源的結果將激光雷達與數字航拍圖像、高光譜圖像相結合計算了混交林、針葉林和闊葉林的碳匯，同時通過對森林資源的樹種和年齡信息進行量化，借助激光雷達和數字圖像信息對樹種、年份、區(qū)域的碳匯進行計算。利用激光雷達信息和圖像分析的基礎數據庫，對選定的區(qū)域、行政區(qū)、年份進行森林信息和碳匯評估分析，實現了精確地碳匯信息提取，結果如2.3/2.4所示。圖2.3 多傳感器結合的混交林、針葉林和闊葉林的碳匯估算結果圖2.4 基于激光雷達和圖像信息的森林信息和碳匯評估，從左至右：第 一行（激光雷達數據；DSM；DEM；樹高信息）；第二行（樹種信息圖；增長量分析圖；碳吸收分布圖；土地覆蓋圖）易科泰生態(tài)技術公司致力于生態(tài)-農業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應用，為碳源碳匯定量評估、植被資源調查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、森林遙感研究、林木表型分析、林業(yè)測繪等領域提供一體化多傳感器立體遙感技術方案。參考文獻：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.
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- 2025-01-20 19:45:14鐵譜儀多少錢
- 鐵譜儀多少錢：影響鐵譜儀價格的因素分析 鐵譜儀作為一種用于金屬材料分析的先進設備，廣泛應用于冶金、機械加工、汽車、航空航天等行業(yè)。其主要功能是通過分析金屬表面形成的鐵譜，幫助用戶掌握材料的成分、性能等關鍵信息，提升生產效率和產品質量。許多人在購買鐵譜儀時，常常會關注其價格問題。本文將從多個角度分析鐵譜儀的價格區(qū)間，幫助您了解影響其定價的主要因素，做出明智的采購決策。 1. 鐵譜儀的類型與技術參數 鐵譜儀的價格受其類型和技術規(guī)格的直接影響。市面上常見的鐵譜儀有手持式和臺式兩種，手持式鐵譜儀相對便宜，適用于小型檢測需求，而臺式鐵譜儀則適合更復雜的金屬分析，具備更高的測量精度和更強大的功能。這些不同類型的鐵譜儀根據測量范圍、檢測精度、數據處理能力等參數的差異，價格差異也較大。一般來說，手持式鐵譜儀的價格可能在幾千元到一萬元之間，而臺式鐵譜儀的價格則可能高達幾萬元甚至更高。 2. 品牌與制造商的影響 品牌影響力是鐵譜儀價格的另一大因素。知名品牌的鐵譜儀通常會在技術創(chuàng)新、性能穩(wěn)定性、售后服務等方面具有明顯優(yōu)勢，因此其價格往往較高。而一些非主流品牌的鐵譜儀價格較為親民，但在產品的質量保障和技術支持方面可能存在一定差距。因此，用戶在選擇鐵譜儀時，除了關注價格外，還應考慮品牌的信譽度和制造商的技術服務能力。 3. 設備的附加功能與定制化需求 現代鐵譜儀往往配備一些附加功能，如無線數據傳輸、實時分析、自動報告生成等，這些功能能夠顯著提高操作的便捷性和數據處理的效率。因此，具備更多功能的鐵譜儀通常價格較高。一些客戶可能有特殊的定制需求，比如特定的測量范圍或者針對特定行業(yè)的應用，定制化的鐵譜儀往往會比標準版本貴上不少。 4. 市場供需與售后服務 鐵譜儀的價格還會受到市場供需關系的影響。隨著國內外對鐵譜儀需求的增加，市場上許多制造商都在加大生產力度，導致競爭加劇。這種競爭有時會壓低價格，但也可能因為技術進步而帶來價格的提升。售后服務也是價格的重要組成部分，一些提供較長質保期和全面技術支持的廠商，其鐵譜儀價格通常也會更高。 5. 結論 總體而言，鐵譜儀的價格是由多個因素共同作用的結果。用戶在采購時不僅要關注設備的初期投資，還需考慮其性能、品牌、功能以及售后服務等方面。通過綜合評估這些因素，可以在滿足使用需求的基礎上，選擇性價比高的產品，確保獲得佳的投資回報。如果您對鐵譜儀的具體型號和價格有所疑問，可以聯系相關供應商進行詳細咨詢，以確保選購到符合實際需求的設備。
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- 2025-01-21 12:15:12霉菌培養(yǎng)箱用處多嗎？
- 霉菌培養(yǎng)箱用處 霉菌培養(yǎng)箱是一種用于控制濕度、溫度、光照等環(huán)境因素的專用設備，廣泛應用于微生物學研究、藥物開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測以及食品安全等多個領域。它的主要功能是為霉菌的生長提供理想的環(huán)境，以便進行精確的實驗觀察和數據分析。隨著科技進步，霉菌培養(yǎng)箱的使用范圍不斷擴展，不僅限于實驗室，還在生產過程中扮演著重要角色。本文將深入探討霉菌培養(yǎng)箱的多種用處，幫助讀者更好地了解其應用價值。 1. 微生物學研究中的應用 霉菌培養(yǎng)箱廣泛的應用之一是在微生物學研究中。許多微生物的生長、繁殖與霉菌密切相關，研究人員通常通過控制培養(yǎng)環(huán)境來分析霉菌的生長特性。例如，在藥物開發(fā)中，霉菌培養(yǎng)箱能夠模擬不同的溫濕度條件，研究人員利用這些條件觀察霉菌的反應，為新藥的研發(fā)提供基礎數據。通過控制實驗環(huán)境，霉菌培養(yǎng)箱能夠幫助科研人員深入理解霉菌的代謝過程，從而為微生物學的進展作出貢獻。 2. 食品行業(yè)中的應用 霉菌培養(yǎng)箱在食品行業(yè)的應用也非常廣泛，尤其是在食品安全和質量控制方面。在食品加工過程中，霉菌的存在可能導致食品變質，甚至對人類健康造成威脅。霉菌培養(yǎng)箱能夠提供模擬的環(huán)境，用于檢測和評估食品中可能存在的霉菌種類。通過定期對食品樣品進行培養(yǎng)分析，食品生產商可以在早期發(fā)現霉菌污染，并采取有效措施加以防范，確保食品的安全性與品質。 3. 藥品開發(fā)與質量控制 在制藥行業(yè)，霉菌培養(yǎng)箱也發(fā)揮著重要作用。某些藥物的生產過程可能涉及霉菌的培養(yǎng)和篩選，以確保藥物的有效性和穩(wěn)定性。通過精確控制培養(yǎng)箱內的環(huán)境參數，藥品制造商可以對霉菌的生長過程進行有效監(jiān)控，并確保所培養(yǎng)的霉菌種類符合要求。霉菌培養(yǎng)箱還可用于藥品的穩(wěn)定性測試，模擬不同的環(huán)境變化對藥品質量的影響，從而為藥品質量控制提供數據支持。 4. 環(huán)境監(jiān)測與污染控制 隨著環(huán)境污染問題的加劇，霉菌培養(yǎng)箱在環(huán)境監(jiān)測中的作用日益重要。霉菌在自然環(huán)境中廣泛分布，對空氣、水源及土壤等環(huán)境質量產生重要影響。利用霉菌培養(yǎng)箱，研究人員可以模擬污染環(huán)境，評估霉菌在不同污染物條件下的生長情況。例如，空氣中的霉菌濃度較高時，可能會導致健康問題，培養(yǎng)箱可以幫助研究人員深入分析污染源與霉菌生長之間的關系，從而為環(huán)境治理和公共健康管理提供科學依據。 5. 教育培訓中的作用 霉菌培養(yǎng)箱在教育培訓領域也有著重要的作用。在微生物學課程或實驗課上，學生通過霉菌培養(yǎng)箱進行實際操作，能夠掌握霉菌的生長原理及其培養(yǎng)方法。教師可以利用培養(yǎng)箱控制環(huán)境因素，讓學生通過觀察霉菌的生長情況，進一步理解微生物的基本知識。實驗教學不僅幫助學生加深對理論的理解，還為他們提供了實踐經驗，促進了教學與科研的結合。 6. 工業(yè)生產中的應用 霉菌培養(yǎng)箱還廣泛應用于工業(yè)生產中，尤其是在發(fā)酵生產過程中。許多工業(yè)產品，如釀酒、醬油、醋等，都需要特定種類的霉菌進行發(fā)酵培養(yǎng)。在此過程中，霉菌培養(yǎng)箱提供了一個精確控制的環(huán)境，保證霉菌能夠在佳條件下生長繁殖，從而提高產品的質量和產量。 結語 霉菌培養(yǎng)箱作為一種專業(yè)設備，在多個領域中具有不可替代的重要作用。通過精確控制環(huán)境因素，霉菌培養(yǎng)箱能夠為微生物學研究、食品安全、藥品開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測等方面提供穩(wěn)定、可重復的實驗條件。隨著技術的不斷發(fā)展，霉菌培養(yǎng)箱的應用前景也將更加廣闊，它將在更多領域發(fā)揮出重要作用，推動科學研究和產業(yè)發(fā)展邁向新的高度。
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- 2023-01-10 13:08:36高光譜遙感數據處理系列（一）高光譜數據讀取與可視化
- 高光譜遙感數據處理系列（一）地表反射的太陽輻射包含著豐富的信息，從太陽外層大氣的吸收到地球大氣的吸收，經過與地物的相互作用反射回大氣，最 終被傳感器捕獲。高光譜遙感可以在每個像元獲取高分辨率的光譜數據，這些光譜信息提供了一種理解事物的新的維度。下圖展示了幾種典型地物的光譜。可以看出不同地物展現出顯著不同的光譜特征。除此之外，同種地物在不同狀態(tài)下，也可能在特定波段展現出顯著不同的光譜特征。通過比對光譜數據，可以實現對地物區(qū)分，狀態(tài)區(qū)分，異常監(jiān)測等難以通過傳統遙感手段實現的應用。高光譜遙感被廣泛應用于農林業(yè)、礦業(yè)、環(huán)境、保險、等領域。太陽輻射與典型地物反射率通常彩色影像有紅綠藍三個波段，多光譜影像有幾到十幾個波段，而高光譜影像有著幾十到上百個波段。波段的增加除了提高了信息量，還使得數據量成比例增加。這種數據量對計算機的性能提出了較高的要求，更多的是要求對處理者新的思路和方法。在接下來的文章中，我們將詳細介紹高光譜數據的處理流程與方法，希望能在此過程中給讀者以新的思考。Hyperspectral light sheet microscopy | Nature CommunicationsENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美國Exelis Visual Information Solutions 公司的旗艦產品。它是由遙感領域的科學家采用交互式數據語言IDL (Interactive Data Language) 開發(fā)的遙感圖像處理軟件。ENVI已經廣泛應用于科研、環(huán)境保護、氣象、石油礦產勘探、農業(yè)、林業(yè)、醫(yī)學、國防&安全、地球科學、公用設施管理、遙感工程、水利、海洋、測繪勘察和城市與區(qū)域規(guī)劃等領域。雙擊ENVI圖標打開ENVI軟件，可以看到ENVI軟件的主界面由以下六個部分組成：①菜單欄、②工具欄、③圖層管理窗格、④圖像顯示部分、⑤工具箱、⑥狀態(tài)欄。ENVI軟件的布局如圖所示，首先點擊 依次點擊①菜單欄->File->Open，在彈出的對話框中選取所需要的文件， 一般的ENVI文件由兩部分組成，文件本體和頭文件（.hdr）。文件本體記錄了文件的數據信息，而頭文件中記錄了關于這些數據信息的描述。使用記事本文件可以直接打開hdr文件，可以看到其中包括了：操作記錄Samples：柵格列數Lines：柵格行數Bands：波段數Header offset：文件開頭到實際數據起始位置的偏移量File type：文件類型Data type：數據存儲類型，用數字表示bit位數Interleave：存儲順序Map Info：圖像采用的投影系統參數，坐標系統及單位Coordinate System String：詳細的坐標系統信息Wavelength：每個波段所對應的波長兩個文件應該放在同一目錄下面，ENVI在讀取時會自動進行關聯。 任選其中一個文件都可以打開該文件，但是ENVI對兩個文件的處理方式有所不同。如果選擇.hdr文件，ENVI會直接載入顯示文件的第 一個波段，如下圖所示。使用鼠標滾輪可以對圖像進行縮放操作，使用②工具欄中的工具可以對圖像進行拖動縮放等一系列操作。加載成功的圖像會顯示在③圖層管理區(qū)，通過點擊圖像前面的勾選框來控制圖像在④圖像顯示區(qū)的顯示與否。使用如果打開文件本體，ENVI會彈出Data Manager窗口 該窗口包含三個部分，分別是①波段信息、②文件信息、③RGB波段選取。①中展示了所有波段的名稱，②中是經過處理后的頭文件信息，③是進行RGB合成的波段選取，點擊三種顏色的方框后，在①中單擊選擇波段，選擇完成后點擊Load Data。如果只想要顯示一個波段的灰度影響可以在①中選中目標波段后直接點擊Load Greyscale。RGB 合成象素值的彩色圖，就是將三個波段的數據分別通過紅、綠、藍三個通道加載，然后進行渲染。將多波段影像數據添加到地圖中之后，可使用多波段柵格數據集中的任意三個可用波段的組合來創(chuàng)建 RGB 合成圖。與僅處理一個波段相比，通過將多個波段共同顯示為RGB 合成圖通常可從數據集收集到更多信息。來源：簡書 通常我們選取650nm、550nm和450nm分別賦給RGB通道進行合成以獲得最 佳的顯示效果。顯示效果如下圖：在②工具欄中選擇按鈕，ENVI會在圖上顯示框標，并彈出光譜特征（Spectral Profile)窗口。光譜特征窗口中顯示了框標中心白點所在像元的光譜曲線。如下圖所示：點擊光譜特征窗口中的 ，可以對光譜曲線進行一些操作，如平滑，計算NDVI，顯示RGB波段所在位置等：小結 本文介紹了高光譜影像的基本原理以及簡單的讀取及可視化操作。使用ENVI軟件可以實現大部分簡單的高光譜數據處理。在接下來的教程中，我們將從植被指數提取、高光譜濾波、非監(jiān)督分類與監(jiān)督分類等方面介紹ENVI軟件的使用。除此以外，我們還將介紹基于Python的高光譜處理，從編程角度介紹高光譜相關知識，以及高光譜數據與大數據處理的結合。參考：【1】百度百科【2】 www.jianshu.com/p/d0765ee89b86
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