目录
①Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法深度应用
②Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用
③高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用
高光谱遥感信息对于我们认识世界具有重要意义。尽管大部分物质在人眼中看似无异，然而高光谱遥感的观察下，它们呈现出独特的"光谱特征"。这种能够窥见事物的"本质"能力具备着革命性的潜能，对精准农业、地球观测、艺术分析和医学等领域带来巨大的影响。通过通俗易懂的学习，我们希望能够让您更加深入地了解和掌握高光谱的知识与技术。愿您在学习的道路上获得愉悦，并汲取丰盛的收获！
①Python高光谱遥感数据处理与高光谱遥感机器学习方法深度应用
深入探讨了高光谱遥感数据处理技术，涵盖了基本概念、成像原理、数据处理和分析方法，以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息的技术。此外，通过Python实践练习，帮助学员巩固所学知识，使其得以深入理解与实践。
这门教程适合对高光谱技术感兴趣，并希望通过Python进行实践的任何人。
通过学习，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
5.高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归等12个专题练习
第一章 高光谱数据处理基础
第二章 高光谱开发基础（Python）
第三章 高光谱机器学习技术（python）
第四章 典型案例操作实践
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②Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用
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MATLAB工具结合起来，采用MATLAB丰富的工具箱，快速复现高光谱数据处理和分析过程，对学习到的理论和方法进行高效反馈。同时，充分发挥MATLAB草稿纸式的编程语言的简洁和易操作性，对每一行代码进行解析。实践篇，通过高光谱矿物识别，植物含水量提取、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MATLAB矩阵计算、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理等功能模块，深入介绍高光谱技术的应用功能开发。
您将通过高光谱遥感、电磁波谱、电磁波谱与物质的作用，光谱成像机理等基础理论，了解高光谱遥感的“底层逻辑”；从高光谱数据处理、光谱特征分析、图像分类、混合像元分解等技术中掌握高光谱遥感的“方法论”；在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升高光谱技术的应用能力水平。
第一章 理论基础
第二章 Matlab开发基础
第三章 Matlab高光谱数据处理技术
第四章 Matlab混合像元分解技术
第五章 典型案例操作实践
③高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用
在高光谱影像中，结合纹理、表面粒度、风化程度、作物密度等辅助信息，能估计出多种地物及其上覆作物的状态参量，提高遥感高定量分析的精度和可靠性。通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来实现数值计算。针对高光谱建模的具体实现方法，系统地阐释基于信息量方法的建模思路与基本原理，并进行深入地实现方法学习，涉及数据获取、分析、处理、软件操作和结果分析等主要环节。通过本次理论学习，掌握高光谱遥感数值建模思路与基本步骤，结合高光谱遥感、热红外遥感、多光谱遥感在水体、土壤信息提取领域的实际案例，通过一步步讲解与上机操作，具备解决多地物高光谱遥感反演问题的能力。
专题一 植被高光谱信息提取之作物品种鉴定
专题二 植被高光谱信息提取之不同作物分类
专题三 高光谱数据获取技术与精度评价技术
专题四 地面辅助理化数据作用与处理方法
专题五 水体高光谱信息提取之辐射校正
专题六 水体高光谱信息提取之六种经典方法
专题七 热红外光谱数据地表温度提取方法
专题八 土壤高光谱信息提取之信息量方法
专题九 土壤高光谱信息提取之偏最小二乘建模
专题十 遥感提取结果的空间表达——GIS制图流程
更多应用
包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...