高光谱遥感图像处理与信息提取综述

本文深入探讨了高光谱遥感图像处理,包括预处理、特征提取、地物分类和信息提取,涉及辐射校正、主成分分析、支持向量机等方法,并提供了相关代码示例。

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高光谱遥感图像处理及信息提取是一项重要的研究领域,它涉及到从高光谱遥感图像中提取出有用的空间和光谱信息。本文将探讨高光谱遥感图像处理的基本原理和常用方法,并提供相应的源代码示例。

  1. 高光谱遥感图像处理概述
    高光谱遥感图像是通过多个连续光谱波段获取的图像,相比于传统的彩色遥感图像,高光谱图像具有更丰富的光谱信息。高光谱图像处理的目标是从这些丰富的光谱信息中提取出地物的特征和属性。

  2. 数据预处理
    在进行高光谱遥感图像处理之前,通常需要对原始数据进行预处理。常见的预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何校正。这些预处理步骤可以消除图像中的噪声和偏差,提高后续处理的准确性。

以下是一个示例代码,展示了如何进行高光谱图像的预处理:

# 导入所需的库
import numpy as np

# 辐射校正
def radiometric_calibration(imag
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