针对多光谱数据处理,除了ENVI自带和拓展的功能之外,课程提供一套基于Python开发方法,结合目前主流的机器学习和深度学习方法,介绍多光谱遥感数据的整理、图像分类、多时间序列处理、多传感器协同等方法,基于python实现多光谱数据处理和分析过程。实践篇,通过矿物识别,农作物长势评估、土壤质量评价等案例,提供可借鉴的多光谱应...
精品课程推荐:基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用高阶课程学习交流soc16 0 2024-04-11 18:10:47 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点赞 投币 收藏 分享 ?更多资料,点击主页~ 发现...
【案例教程】基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用 初心 够努力 才足够幸运 ~1 人赞同了该文章 基于卫星或无人机平台的多光谱数据在地质、土壤调查和农业等应用领域发挥了重要作用,在地质应用方面,综合Aster的短波红外波段、landsat热红外波段等多光谱数据,可以通过不同的多光谱数据组合...
技术方法篇,介绍基于ENVI的上述多光谱数据处理方法,包括数据辐射定标、大气校正等预处理方法,波段组合、光谱指数计算、图像监督、非监督分类等方法。针对多光谱数据处理,除了ENVI自带和拓展的功能之外,课程提供一套基于Python开发方法,结合目前主流的机器学习和深度学习方法,介绍多光谱遥感数据的整理、图像分类、多时间序列处...