Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践技术

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本课程是高光谱遥感课程的第二季第一季Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用精品课程也是AI尚研修平台上持续更新的高光谱专栏课程。

课程总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念采用编程语言复现经典数据处理和应用方法追踪了最新的技术突破在消化理解、触类旁通之后用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。

高光谱遥感课程的第一季提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解通过8个核心概念4个功能模块3个典型应用场景帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”掌握高光谱遥感的“方法论”并在具体实践案例中学会运用上述原理和技术方法提升了学员高光谱技术的应用能力水平。

第二季将继续深入讲解高光谱遥感的技术概念、处理方法和典型应用并在此基础上采用python语言复现课程中的所有经典案例并准备以小专题的形式交付机器学习的系统性课程帮你建立属于你自己的高光谱遥感机器学习结构化知识体系和方法指南。

第二季课程依然从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行讲解。基础篇站在学员的角度去理解“高光谱”用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。方法篇将高光谱技术与Python编程工具结合起来聚焦高频技术难点明确开发要点快速复现高光谱数据处理和分析过程并对每一行代码进行解析对学习到的理论和方法进行高效反馈。实践篇通过高光谱矿物识别木材含水量提取、土壤有机碳评估等案例提供可借鉴的高光谱应用领域的技术服务方案结合Python科学计算、可视化、数据处理与机器学习等开源开发库深入介绍高光谱技术的应用功能开发。

高光谱遥感信息对于我们了解世界具有重要价值大多数材料在人眼看来都是一样而在高光谱遥感的观察下显示出独特的“光谱特征”。这种看到“本色”的能力对于精准农业、地球观测、艺术分析和医学等一系列应用具有革命性的潜力希望通过通俗易懂的课程让你了解掌握更多高光谱的知识和技术祝你学习愉快并有所收获

本课程适合每一个对高光谱技术感兴趣并想用python进行实践的人。

学习课程你将获得

1、全套的高光谱数据处理方法和应用案例包含python源码

2、高光谱与机器学习结合的系统化解决方案

3、最新的技术突破讲解和复现代码

4、科研项目实践和学习方法的专题分享

Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践技术

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