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ENVI插件下的遥感二维光谱特征空间

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简介：
本研究探讨了在ENVI软件环境下开发的插件技术，用于分析和可视化遥感数据中的二维光谱特性，揭示地物信息。 绘制二维光谱特征空间（如提取土壤线）的ENVI插件可以直接复制到ENVI安装目录下的save_add文件夹下，在image窗口的Tools菜单中可以看到新增的一项名为“My2DScatter”的子菜单。该工具要求输入影像的有效值范围归一化至0-1，并且在选择波段时必须双击操作。土壤线的参数通过给出直线上两个点的坐标来确定。此外，推荐在ENVI4.8版本下使用此插件。

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  • ENVI插件下的遥感二维光谱特征空间
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    本研究探讨了在ENVI软件环境下开发的插件技术，用于分析和可视化遥感数据中的二维光谱特性，揭示地物信息。 绘制二维光谱特征空间（如提取土壤线）的ENVI插件可以直接复制到ENVI安装目录下的save_add文件夹下，在image窗口的Tools菜单中可以看到新增的一项名为“My2DScatter”的子菜单。该工具要求输入影像的有效值范围归一化至0-1，并且在选择波段时必须双击操作。土壤线的参数通过给出直线上两个点的坐标来确定。此外，推荐在ENVI4.8版本下使用此插件。
     
  • 二维光谱特性空间
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    《二维光谱特性空间》一书探讨了基于光谱数据的图像分析与处理技术，深入研究了不同物质在二维空间中的光谱分布和变化规律。 该程序用于自动生成NIR-Red二维光谱特征空间散点图，并通过人机交互方式获取土壤、植被等端元的信息。输入为Red与NIR波段的遥感图像（tif格式），输出包括土壤线截距和斜率，以及在散点图上点击特定位置以获得对应于Red和NIR波段的具体信息的功能。即将发布利用NIR/Red图像自动提取土壤线及解算端元信息的V2.0版本程序，请大家期待。
     
  • 高光谱遥感图像的空谱特征提取及分类方法探讨_康旭东
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    本文由康旭东撰写，主要讨论了在高光谱遥感图像处理中如何有效提取空间和光谱信息，并探索相应的分类技术，为精确的地物识别提供理论支持。 《高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究》是康旭东的博士毕业论文。
     
  • 基于深度学习的高光谱图像空间-光谱联合特征提取
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    本研究提出一种基于深度学习的方法，用于从高光谱图像中高效地抽取空间和光谱融合特征，以提升图像分类与目标识别性能。 鉴于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性及空间相关等特点，本段落提出了一种基于深度学习的空-谱联合（SSDL）特征提取算法以有效挖掘这些数据中的空-谱特征。该方法采用堆叠自动编码机等多层次深度学习模型对高光谱图像进行逐层训练，从而识别出其中深层次的非线性特性；随后依据每个像素的空间邻近信息，将样本深度特征与空间信息相融合，增强同类地物间的聚集性和不同类地物之间的区分度，进而提升分类效果。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷两个高光谱数据集上的实验结果显示，在1%的样本比例下总体分类精度分别达到了91.05%和94.16%，而在使用5%样本的情况下，则进一步提高到了97.38%和97.50%。这些结果表明，SSDL算法通过整合深度非线性特征与空间信息，在提取具有更强鉴别能力的特征方面表现出色，并且相较于同类方法能够获得更高的分类精度。
     
  • iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析
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    简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。 在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。 在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。 在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。
     
  • 关于多特征融合的高光谱遥感图像分类的研究
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    本研究聚焦于提升高光谱遥感图像分类精度，通过创新性地融合多种特征，探索高效的分类算法和模型优化策略。 遥感图像分类在遥感研究领域具有重要意义。本段落提出了一种基于多特征融合的高光谱遥感分类方法，旨在提高其分类精度。该方法结合了空间、光谱及纹理等不同类型的特征，并采用AdaBoost集成算法进行最终分类。 首先，通过主成分分析（PCA）对原始数据进行降维处理并提取图像的纹理和直方图特征；随后将这些特征归一化以确保一致性与可比性。在此基础上使用AdaBoost方法提高分类精度。实验结果显示，在多特征融合策略下获得的分类结果优于单一特征的应用，证明了该方法的有效性和优越性。 这一研究不仅展示了如何利用多种类型的信息来改进高光谱图像识别技术，并且为未来探索更多高级集成学习算法提供了方向和可能性。
     
  • 《利用光谱特征拟合技术提取高光谱遥感影像中的植被覆盖度》
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    本文探讨了运用光谱特征拟合技术从高光谱遥感图像中精确提取植被覆盖信息的方法，旨在提高植被监测精度。 这是一篇关于高光谱遥感的文章——《基于光谱特征拟合的高光谱遥感影像植被覆盖度提取》，学遥感的同学可以参考一下！
     
  • iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_
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    简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。
     
  • 基于ENVI的多光谱遥感数据图像拼接技术
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    本研究探讨了利用ENVI软件进行多光谱遥感数据图像拼接的技术方法，旨在提高影像处理效率和质量。 可用于ENVI或其他遥感数字图像处理软件的多光谱图像拼接数据。