土壤含水量的高光谱反演是当今研究的热点。以土壤多样化的陕西省横山县为研究区, 通过野外采集土壤样品, 室内利用ASD Field Spec FR地物光谱仪测定土壤样品光谱, 采用称重法计算出土壤样品含水量, 并分析了不同含水量土壤样品的光谱特性。针对土壤含水量光谱反演中光谱反演因子的构建问题, 在研究一阶微分（FD）-主成分分析（PCA）、小波包变换（WPT）-FD-PCA反演输入因子生成方法及存在的不足的基础上, 提出了基于谐波分析（HA）的WPT-FD-HA-PCA的反演输入因子构建方法。以上述三种反演输入因子为基础, 建立了土壤含水量反演的FD-PCA-反向传播（BP）、WPT-FD-PCA-BP、WPT-FD-HA-PCA-BP三种BP反演模型。通过比较土壤含水量实测值与三种反演输入因子的反演结果, 得出WPT-FD-HA-PCA-BP模型的反演精度最高, 决定性系数R2达到0.9599, 均方根误差为1.667%, 其反演结果明显优于其他两种模型。这表明通过WPT和谐波分析能有效地抑制光谱噪声并压缩信号, 在一定程度上明显提高了土壤含水量反演精度。

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。

为了更好地监测太湖水体富营养化状况，我们利用高光谱地物波谱辐射计，通过垂直水面法和倾斜测量法得到太湖水体3～10月份的波谱信息．利用这些数据，分析了太湖水体藻类的叶绿素(主要是chl―a)与水体反射光谱特征的关系，建立了藻类叶绿素高光谱遥感模型，并分析了模型精度．研究发现：两种测量法数据精度差别不大；叶绿素在700 nm附近反射峰的位置、高度与叶绿素浓度有较好的对应性；利用700 nm左右反射峰／685 nm左右吸收峰附近波段的比值，建立了和叶绿素的线性关系，在较短的时间区间(月)内，有很好的相关性．

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1、实现效果：《【Matlab/CV系列】基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现》见博客链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124261027 2、内容介绍：基于K-means/分水岭分割的多光谱遥感图像分割的Matlab实现，并采用matlab GUI界面实现，效果不错。 3、适用于计算机，电子信息工程，电子信息科学与技术等专业的大学生毕业设计。

高光谱遥感的理论基础、成像机理，数据预处理及应用简介

童庆禧 张兵等著，高等教育出版社出版，很详细的技术书籍

高光谱遥感图像的端元递进提取算法.pdf

遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义。为了提高高光谱遥感图像分类精度，本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法。该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合，然后使用AdaBoost分类器集成算法对特征进行分类。首先，该方法使用主成分分析对高光谱数据降维，并提取图像的纹理特征和直方图特征，然后将三种特征归一化；最后使用AdaBoost集成分类方法对高光谱遥感数据分类。实验结果表明，相比于单个特征分类，该方法可取得较高的分类精度。