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PCA pyPCA.py包含三种基于主成分分析（PCA）的方法，用于计算给定地理空间时间序列数据集中的时空变异性的时空模式。 三种方法包括： Empirical Orthogonal Function Analysis (EOFA) Singular Spectrum Analysis (SSA) Nonlinear Laplacian Spectral Analysis (NLSA) 该代码是根据和2.4节中概述的理论构建的。 请参阅随附的Jupyter笔记本中的每种方法的示例。 为了使用这些方法中的每一个，都需要以下Python软件包： NumPy SciPy

掺杂0.2 wt。％Dy3 +和0.2 wt。％Dy3 +，0.5 wt。％Tm3 +共掺杂（100-x）GeS2中心点xIn（2）S（3）（x = 5,10,15,20,25）准备硫属化物玻璃。 根据吸收（500至3000 nm范围）和发射（1000至4700 nm范围）测量结果分析了它们的光谱特性。 计算Judd-Ofelt强度参数Omega（t）（t = 2、4、6）以及光谱参数A（rad），β和T-rad，以及1330、2930和4320 nm的sigma（emi）估计荧光。 这些掺Dy3 +和掺Dy3 +，Tm3 +的Ge-In-S硫族化物玻璃是用于1.3μm光纤放大器和2-5μm中红外激光装置的有价值的材料。

该程序通过对线强度（单位 cm^2）进行最小二乘拟合，对吸收光谱进行 Judd-Ofelt 分析。 找到一组 Judd-Ofelt 参数并用于预测受激流形到所有较低流形的分支比和转移概率。 ED（电偶极子）和 MD（磁偶极子）跃迁概率是为完整分析计算的。 辐射寿命反映了对跃迁概率的贡献（ED 和 MD）。

Sentinel-2工具箱 轻松处理哨兵2图像。 如果您知道如何下载Sentinel-2多光谱图像（或电光），但又不知道如何在Python中使用它们，那么这里已为您实现了所有这些。 内容 功能 功能说明 使用示范 功能： load_bands（） 轮廓（） outline2poly（） ndvi_index（） rvi_index（） savi_index（） evi_index（） rgb_img（） 用法演示： images = load_bands('F:\\S2_billeder\\..\\IMG_DATA',bands=['B03','B04','B05','B01']) 此功能会将您选择的乐队加载到python中。 您可以全部加载它们，但建议仅加载以后分析所需的波段，因为它们占用大量内存（即计算简单的NDVI索引）。 contours, contours_t

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由陆婉珍主编的《现代近红外光谱分析技术》介绍了近红外吸收光谱的原理及检测方法，同时介绍看近红外在各种领域中的应用

以Landsat8 OLI卫星遥感影像为数据源，以大伙房水库为研究区，采用Brovery融合法、NNDiffuse Pan Sharpening融合法和Gram-Schmidt融合法对比研究了多光谱和全色数据的融合问题。经过定性和定量分析发现，Gram-Schmidt融合法和NN融合法拥有更丰富的光谱信息，且光谱保真度最优的是Gram-Schmidt融合法。针对Gram-Schmidt融合法，选取了水体边界线处的影像像元进行光谱分析，研究结果发现，融合后的水体边界线呈现得更为清晰，有助于细化水体提取边界。

二维相关红外光谱及其应用

太赫兹时域光谱图像的模拟分析，裴继红，胡勇 ，本文通过分析太赫兹时域光谱(THz-TDS)图像成像机理，提出了一种利用THz-TDS参考脉冲信号和目标材料的吸收谱，以强度图像作为THz总体能��