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

普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为一种低成本的平台，具有时效高、灵活性强、空间分辨率优等特点，可以作为卫星多光谱数据的有效补充，也发挥了越来越重要的作用。
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。此外，随着机器学习方法的深入应用，多光谱数据在矿物填图、矿山环境监测等方面都发挥了重要作用，并显示出巨大的应用潜力。在农业应用领域，无人机、卫星多光谱遥感技术已成为作物长势监测的重要技术手段。通过最佳植被指数和最优的数据采集时期，构建相关地区的水稻、小麦等作物估产模型，可以为不同尺度的作物估产和长势评估提供重要技术支持。针对土壤调查研究，以卫星、无人机多光谱为主要数据源，结合多种机器学习方法，可以进行土壤有机质、盐度等理化参数评估。
本教程从基础理论、技术方法、应用实践三方面对多光谱遥感技术进行讲解。基础理论篇，介绍多光谱的基本概念和理论，介绍了Landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等多光谱数据说明和下载方法。技术方法篇，介绍基于ENVI的上述多光谱数据处理方法，包括数据辐射定标、大气校正等预处理方法，波段组合、光谱指数计算、图像监督、非监督分类等方法。针对多光谱数据处理，除了ENVI自带和拓展的功能之外，教程提供一套基于Python开发方法，结合目前主流的机器学习和深度学习方法，介绍多光谱遥感数据的整理、图像分类、多时间序列处理、多传感器协同等方法，基于python实现多光谱数据处理和分析过程。实践篇，通过矿物识别，农作物长势评估、土壤质量评价等案例，提供可借鉴的多光谱应用领域的技术服务方案，结合ENVI软件、Python开发、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理等功能模块，，对学习到的理论和方法进行高效反馈。
学习本教程，通过对光谱、图像等数据处理，掌握岩矿、土壤、植被等地物的光谱特征和图像特征，结合ENVI等专业软件、Python开发工具平台，开展多光谱数据预处理、图像分类、定量评估、机器学习等方法的实践和开发，提高运用多光谱遥感技术解决实际问题能力。

【特色】：
1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性；
2、技巧方法讲解，提供教程配套的完整教材数据及提供长期回放；
3、与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。

更多
●基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用
●MATLAB近红外光谱分析技术及实践技术应用
●基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用
●陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化应用
●遥感数据与DSSAT作物生长模型同化及在作物长势监测与估产中的应用
●无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用
●近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践
●“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
●长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用

第一章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；介绍光谱、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。

第二章多光谱遥感数据处理Python环境搭建和开发基础

1、Python介绍及安装、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。

第三章 Python机器学习、深度学习方法与实现

1、机器学习方法及Python实现
Python机器学习库scikit-learn；包括：安装scikit-learn、数据集生成、数据切分、数据标准化和归一化；
从回归、分类、聚类、降维4个方面学习scikit-learn的使用，包括随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等机器学习方法。