是用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本，其中使用了MLP算法（Multilayer Perceptron Algorithm）对Salinas数据集进行分类。 Salinas数据集是一个常用的高光谱遥感影像数据集，包含了来自13种不同作物和地物的224个像素。在你的Python脚本中，使用了MLP算法对这些像素进行分类。MLP算法是一种基于神经网络的分类算法，其通过多层神经元对特征进行抽象和表达，从而实现高效的分类。在该算法中，使用了反向传播算法对网络进行训练，以便调整网络中的权重和偏置，从而提高分类的准确性。

大气辐射校正是定量遥感的基础性工作,大气校正效果的优劣直接决定后续定量遥感分类和参数反演的精度。文中通过对模拟的多光谱遥感影像数据比较FLAASH和ATCOR两种常用的大气校正方法,以评价二者大气校正效果。

通过一组称为量子光谱曲线的函数方程，可以有效地解决AdS5×S5超弦谱及其双平面最大超对称Yang-Mills理论的光谱问题。 我们讨论了相同的概念如何应用于η形变的AdS5×S5超弦，这是具有量子群对称性的AdS5×S5超弦的可积变形。 该模型可以视为AdS5×S5超字符串的三角形式，例如XXZ和XXX自旋链之间的关系，或者香肠和S2 sigma模型。 我们通过将相应的基态热力学Bethe ansatz方程重新构造为解析Y系统，得出η形变弦的量子光谱曲线，并将其映射到解析T系统，在适当的量规固定后，该解析T系统将生成Pμ系统-量子 光谱曲线。 然后，我们讨论对这个系统的渐近性的约束，以找出特定的激发态。 在光谱级别，η形变的弦及其量子光谱曲线插值在AdS5×S5超弦和“镜像” AdS5×S5上的超弦之间，反映了η形变的弦的光谱和热力学数据之间存在更一般的关系。 尤其是，镜面AdS5×S5弦的光谱问题以及未变形的AdS5×S5弦的热力学是由我们的三角量子光谱曲线的第二有理极限来描述的，它不同于规则的未变形极限。

Li4SrCa(SiO4)2:Ce3+,RE3+荧光粉的制备及其光谱调控研究 ，张吉林，段方勇，在应用于白光发光二极管（LED）时，荧光粉首先应具有合适的激发和发射光谱，这是最基本的要求。本论文以Li4SrCa(SiO4)2:Ce3+作为研究对�

【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合.md

远方光谱仪cas-200软件

传统的罗兰圆光谱仪和Czerny-Turner型光谱仪常常采用刻线密的光栅和大的成像焦距,来提高其光谱分辨率,其结果导致成本高和仪器体积庞大.为了克服这一缺点,提出了一种中阶梯光栅和低色散棱镜相结合的光谱仪光学系统设计方法.具体分析了中阶梯光栅的基本原理和使用方法,给出设计基于中阶梯光栅的光谱仪基本步骤,并且实际设计了基于中阶梯光栅的高分辨光谱仪光学系统,焦距为400 mm,可在全谱工作波段180~800 nm 成二维光谱.Zemax光学设计软件对光学系统进行光线追迹结果表明,该系统环围能量在单个CCD像素(24 mm×24 mm)内达到50%~70%以上,200 nm 处分辨率可达0.00675 nm,完全满足设计指标要求.

CASIA多光谱掌纹图像数据库包含7200张使用自行设计的多光谱成像设备从100个不同的人身上采集的掌纹图像，所有手掌图像都是8位灰度级JPEG文件。

拉曼光谱是一种用于分析分子化学成分、结构等信息的检测技术，具有信息丰富、制样简单、水的干扰小、非侵入等特点，在生物医学等研究领域中具有广泛应用。拉曼光谱成像作为一种结合拉曼光谱和成像的混合模式，通过采集空间中每个像素处的拉曼光谱信息，将分子信息在空间上展现，并定性、定量与定位地分析物质分子。相对于传统的拉曼光谱测量，拉曼光谱成像可额外提供生物医学应用中极为重要的空间信息，因此，以图像形式观测物质成分与结构等信息的拉曼光谱成像技术在生物样本检测、临床诊断及治疗等生物医学领域中具有重要的应用价值。从拉曼光谱原理出发,介绍了拉曼光谱成像技术及其发展，并综述了近年来拉曼光谱成像技术在生物医学领域中的应用，最后总结并展望了拉曼光谱成像技术及其发展趋势。

高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑，拿上就能用，简单又省事儿 内附indian pines数据集，采用20%数据作为训练集，并附上迭代10次的模型结果，准确率99左右。