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《高光谱遥感的应用与研究》——浦瑞良、宫鹏

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简介：
《高光谱遥感的应用与研究》由浦瑞良和宫鹏合著，深入探讨了高光谱技术在资源调查、环境监测及灾害预警中的应用前景与挑战，为科研人员提供了宝贵的研究视角。 《高光谱遥感及其应用》是由浦瑞良与宫鹏合著的一本书籍。该书详细介绍了高光谱遥感技术的基本原理、数据处理方法以及在不同领域的实际应用情况。书中内容丰富，理论结合实践，为读者提供了深入了解和掌握高光谱遥感技术的宝贵资源。

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  • 《高光谱遥感的应用与研究》——浦瑞良、宫鹏
    优质
    《高光谱遥感的应用与研究》由浦瑞良和宫鹏合著，深入探讨了高光谱技术在资源调查、环境监测及灾害预警中的应用前景与挑战，为科研人员提供了宝贵的研究视角。 《高光谱遥感及其应用》是由浦瑞良与宫鹏合著的一本书籍。该书详细介绍了高光谱遥感技术的基本原理、数据处理方法以及在不同领域的实际应用情况。书中内容丰富，理论结合实践，为读者提供了深入了解和掌握高光谱遥感技术的宝贵资源。
     
  • 高光谱遥感的应用与研究
    优质
    高光谱遥感技术通过获取地物连续光谱信息，广泛应用于环境监测、资源调查及灾害评估等领域，是当前地球科学研究的重要手段。 《高光谱遥感及其应用》由浦瑞良编写，全面介绍了高光谱遥感技术的原理、方法及在不同领域的应用实例。本书内容涵盖了从基础理论到实际操作的技术细节，适合从事相关领域研究和技术开发的专业人士阅读参考。书中不仅深入浅出地解释了高光谱成像的基本概念和工作流程，还详细讨论了数据处理与分析技巧，并提供了丰富的案例来展示技术的应用潜力。
     
  • 《高光谱遥感》(图书)——张良培
    优质
    《高光谱遥感》是张良培教授撰写的一本深入介绍高光谱遥感技术原理、应用及其最新进展的专业书籍。 本书依据高光谱信息的获取、处理及应用这一主线进行编排。
     
  • 高光谱遥感技术在岩矿填图中的应用研究
    优质
    本研究聚焦于利用高光谱遥感技术进行岩石矿物制图的应用探索，通过精确的地表物质成分识别，提升地质调查与资源勘探效率。 本段落探讨了高光谱遥感成像技术在岩矿信息提取与分类识别中的应用原理及方法，并详细介绍了Hyperion高光谱数据的预处理流程以及野外采集地物波谱、重建真实地物波谱库的过程。通过对工作区岩石矿物光谱吸收特征的研究，本段落成功提取并分类了忠阳山地区的岩石和金属矿物矿化蚀变信息，最终生成岩性地质分类图和蚀变矿物分布图，并概述了高光谱遥感技术在岩石分类与地质找矿中的重要作用。
     
  • 关于高光谱遥感技术在植被分类应用的研究
    优质
    本研究探讨了高光谱遥感技术在精确识别和分类植被类型中的应用，通过分析不同植物物种的光谱特征，为生态监测与资源管理提供科学依据。 高光谱遥感技术的出现为遥感领域带来了革命性的变化，显著提升了对植被类型的识别与分类精度。因此，探索快速且精确的高光谱植被分类方法具有重要的实际意义。本段落将通过分析具体的高光谱数据，在研究区域内选择特定的植被类型和适当的训练样本，以确定哪种分类方法效果更佳，并探讨影响分类准确性的因素。
     
  • SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感
    优质
    本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例，特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。
     
  • 高光谱遥感——原理、技术和应用
    优质
    《高光谱遥感——原理、技术和应用》一书全面介绍高光谱遥感的基本理论、技术方法及其在多领域中的实际应用。 《童庆禧 张兵等著》一书由高等教育出版社出版，是一本内容详尽的技术书籍。
     
  • 高光谱遥感的原理、技术和应用
    优质
    本课程系统介绍高光谱遥感的基本原理，包括成像技术与数据处理方法，并探讨其在环境监测、地质勘查等领域的广泛应用。 本书共分为九章，涵盖了高光谱遥感的理论基础、成像机理以及系统设计、数据定标与预处理技术、多种光谱分析模型及方法的应用、图像分类和地物识别技巧、混合光谱理论及其分解策略，并探讨了多源信息在高光谱数据分析中的辅助作用，还介绍了专门用于高光谱数据的处理与分析软件。最后一章则全面概述了该技术在植被研究、生态环境监测、地质矿物勘探以及城市规划和调查等领域的应用实例。 本书着重阐述了高光谱遥感科学和技术的核心理论及方法问题，在物理基础、成像机理、数据分析流程及其实际应用场景等方面提供了系统性的解析与论述。
     
  • 基于改良OIF与SVM算法的高光谱遥感图像分类
    优质
    本研究提出了一种结合改良优化模糊指标（OIF）和支撑向量机(SVM)的新型方法，有效提升高光谱遥感图像的分类精度。通过实验验证了该技术在处理复杂地物信息上的优越性。 本段落提出了一种结合改进的最佳指数法（OIF）和支持向量机（SVM）的新方法，用于高光谱成像影像的分类。该方法首先通过新影像进行OIF计算，选择OIF值最大的分割组合作为最佳分割组合；然后建立SVM分类器对这一最佳分类组合进行分类；最后将所得结果与其他监督分类方法进行比较，并在相同核函数条件下与PCA和SVM结合的方法做精度分析对比。