从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解，通过8个核心概念，4个功能模块，3个典型应用场景，帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”，掌握高光谱遥感的“方法论”，并在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升了学员高光谱技术的应用能力水平。
第二季将继续深入讲解高光谱遥感的技术概念、处理方法和典型应用，并在此基础上，采用python语言复现课程中的所有经典案例，并准备以小专题的形式，交付机器学习的系统性课程，帮你建立属于你自己的高光谱遥感机器学习结构化知识体系和方法指南。
第二季课程依然从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行讲解。基础篇，站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。方法篇，将高光谱技术与Python编程工具结合起来，聚焦高频技术难点，明确开发要点，快速复现高光谱数据处理和分析过程，并对每一行代码进行解析，对学习到的理论和方法进行高效反馈。实践篇，通过高光谱矿物识别，木材含水量提取、土壤有机碳评估等案例，提供可借鉴的高光谱应用领域的技术服务方案，结合Python科学计算、可视化、数据处理与机器学习等开源开发库，深入介绍高光谱技术的应用功能开发。
高光谱遥感信息对于我们了解世界具有重要价值，大多数材料在人眼看来都是一样，而在高光谱遥感的观察下，显示出独特的“光谱特征”。这种看到“本色”的能力对于精准农业、地球观测、艺术分析和医学等一系列应用具有革命性的潜力，希望通过通俗易懂的课程让你了解掌握更多高光谱的知识和技术，祝你学习愉快并有所收获！
适合每一个对高光谱技术感兴趣，并想用python进行实践的人。
你将获得：
1、全套的高光谱数据处理方法和应用案例（包含python源码）
2、高光谱与机器学习结合的系统化解决方案
3、最新的技术突破讲解和复现代码
4、科研项目实践和学习方法的专题分享
第一章、高光谱基础
第一课 高光谱遥感简介
²什么是高光谱遥感？
²高光谱遥感为什么重要？
²高光谱遥感与其他遥感技术的区别是什么？
²高光谱遥感的历史和发展
第二课 高光谱传感器与数据获取
²高光谱传感器类型
²如何获取高光谱数据
²高光谱数据获取的挑战和限制
第三课 高光谱数据预处理
²高光谱图像物理意义
²辐射定标
²大气校正
²光谱平滑和重采样
第四课 高光谱分析
²光谱特征提取
²降维技术（如PCA、MNF）
²高光谱分类、回归、目标检测
²混合像元分解方法
第五课 高光谱应用
²环境监测（植被分类、水质评估）
²农业（作物产量估计、病害检测）
²矿产勘探（矿物识别、地质调查）
²城市规划（如土地利用/覆盖分类、城市热岛分析）
第二章、高光谱开发基础（Python）
第一课 Python编程介绍
²Python简介
²变量和数据类型
²控制结构
²功能和模块
²文件处理
²第三方包与虚拟环境
第二课 Python空间数据处理
²空间数据和Python介绍
²Python空间数据处理库介绍
²Python读取和写入空间数据文件
²Python进行地理空间分析
第三课 python 高光谱数据处理
²高光谱数据读取python实现
²高光谱数据预处理python实现
²高光谱混合像元分解python实现
²高光谱数据可视化python实现
第三章、高光谱机器学习技术（python）
第一课 机器学习概述与python实践
²机器学习介绍
²sciki learn 介绍
²数据和算法选择
²通用学习流程
²机器学习模型
第二课 高光谱机器学习
²机器学习技术在高光谱数据处理、分析中的应用介绍
²高光谱数据机器学习实践
²机器学习模型性能评估和验证技术
第三课 深度学习概述与python实践
²深度学习介绍
²PyTorch概述
²PyTorch开发基础
²PyTorch案例分析
第四课 高光谱深度学习
²自编码器在高光谱数据分析中的应用
²卷积神经网络（CNN）在高光谱数据分析中的应用
²循环神经网络（RNN）在高光谱数据分析中的应用
²高光谱深度学习案例分析
第四章、典型案例操作实践
第一课 矿物填图案例
²岩矿光谱机理
²高光谱矿物填图方法介绍
²高光谱数据矿物填图（ENVI）
²高光谱数据矿物填图（Python）
²高光谱数据矿物填图机器学习案例（ Python ）
第二课 农业应用案例
²植被高光谱机理
²高光谱数据作物分类（ENVI）
²高光谱数据作物识别与分类（Python）
²高光谱数据农业应用机器学习案例（Python）
第三课 土壤质量评估案例
²土壤光谱机理与特征
²土壤质量调查内容
²地面光谱测量与采样
²无人机高光谱测量与土壤调查
²高光谱土壤机器学习程序解析
第四课 木材含水率评估案例
²无损检测原理
²木材无损检测
²木材含水率检测练习
总结与答疑
课程回顾与总结
交流答疑
最新技术介绍和讨论
查看原文
| 组合 |
选择 |
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| A类 |
基于Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术应用 |
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| B类 |
近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用 |
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| C类 |
基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术 |
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| D类 |
无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用 |
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“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践技术文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-424728.html |
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