遥感影像处理：基于 Python 的植被指数提取与分类教程（无监督）

在遥感影像处理领域，植被指数的提取与分类是非常重要的环节，它可以帮助我们了解地表植被的分布和生长状况。本文将详细介绍如何使用 Python 对高空间分辨率影像和低空间分辨率多光谱数据进行处理，提取归一化植被指数（NDVI）并进行无监督分类。

1. 引言

在遥感领域，不同分辨率的影像具有不同的特点和用途。高空间分辨率影像可以提供更详细的地物信息，而低空间分辨率多光谱数据则包含了更多的光谱信息。将两者结合起来，可以更好地进行植被分析。本文将使用 Python 中的numpy、scipy、skimage、matplotlib和sklearn等库来完成这一任务。

2. 代码实现

2.1 导入必要的库

import numpy as np
import scipy.io
from skimage.transform import resize
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

这些库分别用于数值计算、数据加载、图像重采样、图像显示和聚类分析。

2.2 加载影像数据

# 加载高空间分辨率影像（假设为RGB影像，形状为(3210, 3219, 3)）
high_res_img = scipy.io.loadmat(r'E:\WORK_SPACE\rgb_image.mat')['rgb_image']

# 加载低空间分辨率多光谱数据（形状为(350, 352, 18)）
low_res_img = scipy.io.loadmat(r'E:\WORK_SPACE\sentinel_image1.mat')['sentinel_image']

这里使用scipy.io.loadmat函数加载.