高光谱

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（论文速读）基于YCrCb-MST高光谱重建的太阳镜片颜色分类系统论文题目：A color classification system for sunglass lenses based on YCrCb-MST hyperspectral reconstruction（基于YCrCb-MST高光谱重建的太阳镜片颜色分类系统）

智慧农林核心遥感技术暨：AI赋能农林遥感智能提取99案例实践-生化参数智能反演、表型信息智能提取、胁迫状态智能识别随着全球农业面临气候变化、资源短缺和环境污染等挑战，传统农业生产模式亟需转型，向智能化、精准化和可持续化方向发展。遥感技术和人工智能（AI）为农业管理提供了强大的数据支持和决策工具。特别是多源遥感数据的采集与分析，结合AI技术，能够实现对农田作物生长、土壤状态、气候变化等多个维度的精确监控与分析。通过智能化技术，农业生产不仅可以提高效率、降低成本，还能提升作物的产量和质量，实现环境保护与资源优化。深入探索DeepSeek赋能表型、生化、胁迫与产量智能提取这一主旨，通过99个实际案例，结合卫星、无人机、地面

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卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践在与上千学员交流过程中，发现科研、生产和应用多源遥感数据时，能快速上手，发挥数据的时效性，尽快出创新性成果，是目前的学员最迫切的需求。特别是按照“遥感数据获取-处理-分析-计算-制图”全流程的答疑解惑，是对学员最具有实际帮助意义的课程内容。针对这一情况，特设计了本课程。

跨越传统界限：ChatGPT+ENVI/Python/GEE集成实战，覆盖无人机遥感、深度学习、洪水监测、矿物识别填图、土壤含水量评估等了解应用人工智能技术来改变遥感科学研究和应用的可能性。突出了人工智能和遥感科学的融合，展示了我们在理解地球和与地球互动方面取得重大进展的潜力。是一次探索、技能提升和实际应用的旅程，为学习者站在这场技术革命的前沿奠定基础。

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Signal Proc 2024 | 中间输出深度图像先验（MODIP）的方法用于无监督盲 HS 和 MS 图像融合Signal Processing: Image Communication 2024，doi：10.1016/j.image.2024.117247

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友思特应用 | 动态捕捉：高光谱相机用于移动产线上的食品检测高光谱成像技术能够为食品安全助力。以友思特BlackIndustry SWIR 1.7 Max 为代表的高光谱相机，完美解决了移动产线检测的应用难点。

我国目前常用的卫星影像星座有哪些（高分二号、高分七号、吉林一号、高景一号······）点击学习—>ArcGIS全系列实战视频教程——9个单一课程组合+系列直播回放点击学习——>遥感影像综合处理4大遥感软件ArcGIS+ENVI+Erdas+eCognition

AI引领遥感新纪元：ChatGPT如何重塑成像光谱遥感技术？将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合，提供不仅是理论上的，而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者，本教程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法，使你的工作更具影响力和前沿性。

混合像元分解：Matlab如何帮助揭示地表组成？光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。以高光谱遥感为核心，构建大范围、快速、远程、定量探测技术，已在矿物填图、土壤质量参数评估、植被、农作物生长状态监测等领域取得了突出的成果，而在药品、食物、环境等领域也显示了不可估量的应用潜力。高光谱技术可以在不同空间尺度上，快速获取目标定量信息。这些能力越来越引起学术界、工业界的重视。那么如何深刻理解高光谱技术的机理？如何高效

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PyTorch深度学习：遥感影像地物分类的高效工具我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的遥感影像自动地物识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端

ChatGPT赋能遥感研究：精准分析处理遥感影像数据，推动科研新突破遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境，是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型，在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力。重点介绍ChatGPT在遥感中的应用，人工智能在解释复杂数据、提供见解和帮助决策过程方面的多功能性和强大性，这些都对遥感应用领域，比如环境监测、灾害管理、城市规划等至关重要。ChatGPT先进人工智能模型的开发，开辟了该领域的新领域。本课程全面介绍ChatGPT先进人工智能的基本概念及其在遥感中的应用。

遥感领域的AI革命：ChatGPT与成像光谱的完美结合随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到各个领域，为传统行业带来了前所未有的变革。其中，遥感技术作为观测和解析地球的重要手段，正逐渐与AI技术相结合，为地球科学研究与应用提供了全新的视角。

ChatGPT与GEE+ENVI+python高光谱，多光谱等成像遥感数据处理技术原文链接：ChatGPT与GEE+ENVI+python高光谱，多光谱等成像遥感技术第一遥感科学与AI基础

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如何用GPT进行成像光谱遥感数据处理？第一：遥感科学从摄影侦察到卫星图像遥感的基本原理遥感的典型应用第二：ChatGPTChatGPT可以做什么？

GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模详情点击链接：GPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模第一：GPT41、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）

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什么是GPT，初学者怎么使用并掌握Chat GPT工具了解更多点击《什么是GPT，初学者怎么使用并掌握Chat GPT工具》GPT对于每个科研人员已经成为不可或缺的辅助工具，不同的研究领域和项目具有不同的需求。例如在科研编程、绘图领域： 1、编程建议和示例代码: 无论你使用的编程语言是Python、R、MATLAB还是其他语言，都可以为你提供相关的代码示例。 2、数据可视化: 生成各种类型的数据可视化图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等。提供数据和要求，生成相应的图表代码或绘制它们。 3、统计分析: 描述统计、假设检验、回归分析等，提供相关的建议和

Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解实践技术光谱和图像是人们观察世界的两种方式，高光谱遥感通过“图谱合一”的技术创新将两者结合起来，大大提高了人们对客观世界的认知能力，本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。以高光谱遥感为核心，构建大范围、快速、远程、定量探测技术，已在矿物填图、土壤质量参数评估、植被、农作物生长状态监测等领域取得了突出的成果，而在药品、食物、环境等领域也显示了不可估量的应用潜力。高光谱技术可以在不同空间尺度上，快速获取目标定量信息。这些能力越来越引起学术界、工业界的重视。那么如何深刻理解高光谱技术的机理？如何高效

高光谱 | 矿物识别和分类标签数据制作、农作物病虫害数据分类、土壤有机质含量回归与制图、木材含水量评估和制图本课程提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。

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