高光谱数据indian_pines，包括原始数据，分类后的数据，以及标签，其中gt.mat文件为标签文件，correct.mat为分类后的数据文件

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络畸变光谱难以解调的问题,在超高斯光谱函数的基础上构造畸变光谱的理论函数,将畸变FBG传感网络光谱的解调问题转化为函数优化问题,提出了基于分布式估计算法的波长解调技术,并对已发生畸变的FBG传感网络进行解调实验。结果表明:分布式估计算法解调算法不仅能够在光谱畸变情况下保持较高的解调精度,其平均误差控制在1 pm以内,而且能够对光谱畸变的程度作出定量估计。与传统峰值检测解调技术相比,该方法解决了FBG传感网络畸变光谱波长难以解调的问题,为延长FBG传感网络使用寿命提供了新的途径,对提升FBG传感网络可靠性具有重要意义。

Pinu物种的近红外光谱（NIRS）数据。 感谢潘Xi在中国林业科学研究院获得了NIRS的数据。 感谢西南林业大学的Xian Wang确定了木材样品的种类。

小样本高光谱遥感图像深度学习方法

地球观测站数据访问分析和可视化使用python 卫星影像，Landsat 8遥感，国家农业影像计划（NAIP）多光谱遥感数据，Python的访问，分析和可视化

高光谱成像是一种新兴的无损快速检测技术，可以同时获取研究对象的图像和光谱信息，集成了光谱分析和图像处理的优势，已成为农产品病虫害信息快速、无损检测的重要手段之一，在农产品的溃疡病、褐斑病、白粉病、黑星病、腐烂、虫蛀等病虫害无损检测中的应用越来越广泛。本文简述了高光谱成像系统，总结分析了其在水果、蔬菜、肉类、谷物等农产品病虫害无损检测中的国内外最新研究进展，提出了农产品病虫害高光谱成像技术检测的未来研究发展方向，以期对相关研究人员的研究工作提供参考。

透射光谱 入射光谱 光强 光强 反射光谱 光强 光纤光栅传感原理 光在光纤光栅上的传输 1、宽带光进入光纤，经过光栅反射回特定波长的光 2、通过测量光栅反射波长，换算被测体温度/应变等物理量； 3、光栅的温度特性为10pm/℃，应变特性为1.2pm/微应变 * *

人工神经网络在高光谱遥感影像分类中的应用，郑玉凤，，高光谱遥感图像数据具有数据量大、波段很多很窄、波段相关性强、信息冗余多、图光一体化等特征。而遥感图像上的光谱值是多种地物

近红外光谱分析和人工神经网络技术在茶叶感官品质评定中的应用.doc

2、高光谱数据预处理 传感器定标 大气校正