基于卫星或无人机平台的多光谱数据在地质、土壤调查和农业等应用领域发挥了重要作用，在地质应用方面，综合Aster的短波红外波段、landsat热红外波段等多光谱数据，可以通过不同的多光谱数据组合，协同用于矿物信息有效提取。
第一：基础理论和数据下载、处理
1、多光谱遥感基础理论和主要数据源
多光谱遥感基本概念； 光谱、多光谱、RGB真彩色、彩色图像、反射率、DN值、辐射亮度等基本理论和概念。多光谱遥感的主要卫星数据源介绍及下载方法（哨兵、Landsat、Aster、Modis等）。典型地物光谱特征，矿物、土壤、植被光谱诊断特征及理论基础。
2、多光谱数据预处理方法
多光谱遥感的数据处理方法，数据辐射校正、正射校正、地形校正、数据合成、数据镶嵌，基于SNAP软件的哨兵数据预处理方法；基于ENVI软件的多光谱数据预处理、波段组合、光谱指数计算、图像分类等方法。
第二：多光谱遥感数据处理Python环境搭建和开发基础
1、Python及安装、常用功能
Python开发语言介绍；Pycharm、Anaconda软件下载、安装和常用功能介绍；Python 基础语法和开发实践。Python多光谱图像处理虚拟环境的构建与第三方包安装。
2、Python 中的空间数据介绍和处理
使用geopandas 读取矢量数据 shapefile文件 ，在Python中查看矢量数据元数据和坐标系统，在Python中访问和查看矢量数据属性，矢量数据处理。学习在Python中对栅格数据集进行重新分类。使用 shapefile 文件在Python中裁剪栅格数据集，使用rasterio处理栅格数据。
3、Python多光谱图像数据显示、读取和预处理方法
多光谱数据读取和显示；数据预处理（辐射校正、大气校正）模块介绍及解析。数据处理常见程序及解析。第三：Python机器学习、深度学习方法与实现
2、深度学习方法及Python实现
深度学习基本概念，Python机器学习库PyTorch，涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存经过训练的模型，在 PyTorch 中实现的完整 ML 工作流程。
第四：基于python的多光谱遥感数据清理与信息提取技术1、多光谱数据清理和光谱指数计算方法
描述云层覆盖对遥感数据分析的影响。使用掩膜去除被云/阴影覆盖的光谱数据集（图像）的部分。基于python计算NDVI：归一化差异植被指数，NDYI：归一化差异黄度指数，NBUI：新建筑指数。NBLI：归一化差异裸地指数，NDWI：归一化差异水指数等。
2、多光谱机器学习数据整理和分类方法
多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法。使用深度学习框架实现遥感影像地物识别分类；采用随机森林等机器学习方法实现多光谱遥感图像分类；PyTorch训练U-Net模型实现多光谱卫星影像语义分割等。
3、多光谱数据协同方法
多时间序列的多光谱数据处理方法，地物分类和分析，卫星、无人机、地面多传感器协同方法。
第五：典型案例1、矿物识别典型案例
基于Aster数据的矿物填图试验案例，Aster数据预处理、波段比值分析，矿物光谱匹配方法。
基于Landsat数据的蚀变矿物识别案例，学习Landsat 数据处理方法，波段组合方法、波段比值方法，PCA变换、MNF变换等方法。Landsat多光谱数据光谱范围
Landsat和Aster、高光谱数据综合使用矿物识别案例，采用Landsat数据、Aster数据、资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化等
2、土壤评价与多光谱案例
基于哨兵、Landsat数据对土壤质量参数进行评估，涉及多光谱与土壤调查方案设计、多光谱数据土壤质量参数建模，结果精度评价及可视化等。
3 植被农作物多光谱分析案例
基于Landsat-8数据植被光谱指数的计算和植被分类；基于时间序列的哨兵数据农作物分类案例；农作物产量评估和长势预测算法案例。
原文：基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自吕向阳科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3595493-1496205.html?mobile=1
收藏
