用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集 树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。 很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。 NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。 每个站点覆盖不同的森林类型（例如 ）。 该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。 评估图像包含在此仓库中的/ evaluation文件夹下。 注释文件（.xml）包含在此仓库中的/ annotations /下 制作人：Ben Weinstein-佛罗里达大学。 如何根据基准进行评估？ 我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。 图像是如何注释的？ 每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。 倒下的树木没有注释。

HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（Light Detection and Ranging）数据，以实现更精确的图像分类。 高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。 LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。 这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。 数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。 在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。 "高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

高光谱水质参数反演数据处理及分析研究 本研究报告主要关注三峡库区高光谱水质参数反演数据处理及分析研究。该研究的主要目的是为了建立和优化高光谱遥感反演水质参数的方法和模型，以提高其在三峡库区水质监测中的应用效果和实用性。 知识点1: 高光谱遥感技术应用于水质监测 高光谱遥感技术可以对水体进行遥感监测，从而获取水质参数信息。该技术的应用可以提高水质监测的效率和准确性，且可以实时监测水质的变化。 知识点2: 水质参数反演方法 水质参数反演方法是将高光谱遥感数据转换为水质参数信息的过程。常用的反演方法有最小二乘回归法、人工神经网络法、支持向量机法等。本研究将通过比较不同反演方法的准确性和稳定性，选择最优方法。 知识点3: 高光谱遥感数据预处理 高光谱遥感数据预处理是指对高光谱遥感数据进行 atmospherical correction、radiometric correction、atmospheric transmission correction 等处理，以提高数据的质量和可靠性。 知识点4: 水质参数反演模型 水质参数反演模型是指根据高光谱遥感数据和地面水质监测数据建立的数学模型，以预测水质参数的变化。该模型可以用来预测水质的变化趋势，并为水资源管理和保护提供科学依据。 知识点5: 高光谱遥感在水质监测中的应用优势 高光谱遥感在水质监测中的应用优势包括实时监测、快速检测、非侵入性等。该技术可以快速检测水质的变化，并提供科学依据 для 水资源管理和保护。 知识点6: 三峡库区水质监测的重要性 三峡库区是中国最大的水利工程之一，其水质问题对于生态环境保护和人类健康具有重要影响。因此，三峡库区水质监测的研究具有重要的科学价值和实践意义。 知识点7: 高光谱遥感水质参数反演方法的推广应用价值 高光谱遥感水质参数反演方法在不同地区、不同水体中也具有一定的推广应用价值。该方法可以应用于其他水体的水质监测，提高水资源管理和保护的效率和实用性。 本研究报告主要关注高光谱水质参数反演数据处理及分析研究，以提高高光谱遥感在水质监测中的应用效果和实用性。该研究结果将有助于更深入地理解三峡库区复杂水体的水质变化特征，为实现对三峡库区水资源的科学管理和保护提供依据。

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。

利用MNF方法对高光谱影像进行端元提取，在MATLAB中进行

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

红根杂草（Amaranthus retroflexus L.）是一种有害杂草，会影响全世界的棉花（陆地棉）的生长和产量。 能够从棉花中区分出红根杂草，将有助于生产者和农作物顾问更好地实施用于抑制和控制它的策略。 杂草和作物冠层的高光谱反射特性已用于区分它们。 目前，尚无有关高光谱数据用于区分红根杂草与不同叶形棉花的信息。 积极的结果将进一步支持遥感技术的应用，以区分红根杂草和棉花。 目的是比较红根杂草的冠层高光谱反射率与秋葵和超级秋葵叶棉的冠层高光谱反射率，并确定光谱反射率特性存在差异的光谱区域。 在2019年5月6日至6月27日使用分光辐射计获得了红根杂草和棉花的高光谱反射率测量结果。该研究使用了温室中生长的植物。 通过方差分析（p≤0.05）和Dunnett检验（p≤0.05）评估了162个10 nm波段（400-2350 nm光谱范围），以确定可用于从中分离红根杂草的波段秋葵叶和超级秋葵叶棉。 以下两个波段在两个日期上均能区分红根杂草和秋葵叶棉：420 nm，510-650 nm，690-740 nm和2000-2010 nm； 然而，从红秋葵叶棉中分离出红根杂草的两个日期均鉴定

er菜（Amaranthus palmeri S.Wats。）入侵对全美国的棉花（Gossypium hirsutum L.）生产系统造成了负面影响。 这项研究的目的是评估冠层高光谱窄带数据作为随机森林机器学习算法的输入，以区分棉花中的distinguish菜。 该研究着重于将Palmer mar菜与棉花的近等基因系（铜，绿和黄叶）区分开来。 使用分光辐射计在两个不同的日期（2016年12月12日和2017年5月14日）获取Palmer mar菜和棉花冠层的高光谱反射率测量。数据是从温室中种植的植物中收集的。 将光谱数据汇总到提议用于研究植被和农作物的24个高光谱窄带。 这些带由随机森林（cforest）的条件推断版本进行了测试，以区分Palmer mar菜和棉花。 分类为二进制：Palmer mar菜和棉青铜，Palmer mar菜和棉绿，Palmer mar菜和棉黄。 分类准确性已通过总体，用户和生产者的准确性进行验证。 对于这两个日期的总和，总体准确性介于77.8％至88.9％之间。 相对于棉黄色分类，Palmer mar菜红的整体准确性最高（2016年12月12日为88.9％;

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。