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遥感光谱重采样

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简介：
遥感光谱重采样是指调整和转换不同传感器获取数据之间波段分辨率的过程，以实现多源遥感影像的数据同化与融合。 该demo可以直接运行。其中的重采样函数实现了批量读取.xls格式波谱库，并对其进行指定波谱范围的重采样，且包含详细注释。

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  • 遥感光谱重采样
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    遥感光谱重采样是指调整和转换不同传感器获取数据之间波段分辨率的过程，以实现多源遥感影像的数据同化与融合。 该demo可以直接运行。其中的重采样函数实现了批量读取.xls格式波谱库，并对其进行指定波谱范围的重采样，且包含详细注释。
     
  • Cuprite 高光谱遥感数据集
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    Cuprite高光谱遥感数据集收录了内华达州Cuprite矿区丰富而独特的地物光谱信息，为矿物识别与分类研究提供了宝贵的资源。 这些数据集可以从AVIRIS NASA网站上获取。在众多的数据集中，这里提到的.mat档案对应的是f970619t01p02_r02_sc03.a.rfl反射率文件。
     
  • 高光谱遥感数据集合
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    高光谱遥感数据集合是一套涵盖广泛地物类型的精细光谱信息的数据集，适用于环境监测、地质勘探等领域中的科学研究与应用开发。 高光谱图像数据集包括Indian和Pavia两部分。每个数据集中都包含图像的原始信息及其对应的地面真实标签。
     
  • 高光谱遥感影像数据集
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    高光谱遥感影像数据集是一套包含连续可见光到短波红外区域光谱信息的数据集合，用于精确的地物识别与分类。 常用的高光谱遥感图像数据集包括Indians Pines、Botswana、KSC、PaviaU和Salinas，以及它们的ground truth矩阵。这些文件的后缀为.mat。
     
  • 《高光谱遥感》(图书)——张良培
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    《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。
     
  • 高光谱遥感方向解析.pdf
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    本PDF文档深入剖析了高光谱遥感技术的发展、应用及其在环境监测、资源勘探等领域的前沿研究，旨在为科研工作者提供理论指导和技术支持。 高光谱遥感方向的PDF解读涉及对特定波段内地球表面物质特性的详细分析。这种方法能够提供比传统多光谱遥感更为丰富的地物分类、变化检测以及矿物识别等应用信息。通过深入研究这些文档，可以更好地理解如何利用高光谱数据来解决环境监测和资源管理中的复杂问题。
     
  • SVM.zip_SVM分类与应用_遥感图像分类_高光谱遥感
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    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。
     
  • 高光谱遥感的应用与研究
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    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。
     
  • 光谱特征选取：稳定竞争自适应重加权采样
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    本研究探讨了一种名为“稳定竞争自适应重加权采样”的方法在光谱数据分析中的应用，旨在提高特征选择的有效性和稳定性。通过动态调整样本权重，该技术能够更准确地识别关键的光谱特征，从而优化模型性能和预测准确性。 基于竞争自适应重加权抽样（CARS）的变量选择方法发展出了稳定性竞争自适应重加权抽样（SCARS）。在SCARS中，通过一个稳定性指数来选取变量，该指数定义为回归系数绝对值除以其标准差。SCARS算法包含多个循环，在每个循环内计算各变量的稳定性，并依据此、强制波长选择及自适应重加权采样(ARS)选出重要变量。所选变量子集在后续循环中继续使用并保存，直至完成所有循环后得到若干个变量子集。接着通过这些子集建立PLS模型来评估其交叉验证均方根误差（RMSECV），最终选取具有最小RMSECV的最优变量子集。 为了检验该算法的效果，在烟草、玉米和葡萄糖三个近红外(NIR)数据集中进行了测试，结果显示SCARS能够选择最少数量的关键变量，并且提供最低的RMSECV以及潜在变量数。