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基于机器学习的多光谱遥感图像分类方法研究与定量评估

news 来源：原创 2025/7/21 9:38:49

多光谱遥感技术通过获取可见光至红外波段的光谱信息，为地质勘探、农业监测、环境调查等领域提供了重要支持。与普通数码相机相比，多光谱成像能记录更丰富的波段数据（如近红外、短波红外等），从而更精准地识别地物特征。近年来，Landsat、哨兵-2号等免费卫星数据的开放，以及无人机技术的普及，进一步推动了多光谱技术的广泛应用。

在地质领域，多光谱数据结合机器学习方法，可用于矿物填图和矿山监测；在农业领域，基于植被指数的作物长势分析为精准农业提供支持；在土壤调查中，多光谱技术有助于评估土壤有机质、盐度等关键参数。然而，如何高效处理和分析这些数据，仍需系统的方法与实践经验。

从理论、方法到实践，系统讲解多光谱遥感技术。理论部分介绍多光谱数据的基本概念及获取方式；方法部分结合ENVI和Python，讲解数据预处理、分类及机器学习建模；实践部分通过矿物识别、作物估产等案例，帮助学习者掌握实际应用技能。旨在培养多光谱数据处理与分析能力，为科研与工程实践提供技术支撑。

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。