基于DeepSeek和Python的高光谱遥感从数据到智能决议全流程实现与城市、植被、水体、地质、土壤五维一体应用
在科技日新月异的今天，高光谱遥感技术已成为推动多领域智能化发展的焦点动力。无论是城市变迁的精准监测、农林业识别，还是地质找矿、生态环境的深度评估，空天地一体化的遥感数据正在重塑科研与商业的边界。第一：DeepSeek、Python利器——工具与开发环境搭建
1.1 【原理】机器学习基础
（1）监督学习
（2）非监督学习
（3）深度学习
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1.2 【实现】DeepSeek入门与高光谱数据管理
（1）DeepSeek 简介
（2）DeepSeek 使用方法
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1.3 【练手】Python环境搭建与基础语法
（1）Python
（2）Python的特点
（3）Python的应用场景
（4）安装 Python
（5）Jupyter Notebook
（6）Anaconda
（7）创建第一个步伐
（8）图像的读取、显示、保存、根本属性、颜色空间转换、缩放与裁剪、旋转与翻转、多少变换
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第二：城市——目标识别（无人机）
2.1 【原理】高光谱图像融合
（1）高光谱图像融合的原理
（2）高光谱图像融合的方法
（3）高光谱图像融合的挑战
（4）编一个步伐实现高光谱图像融合
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2.2 【实现】图像分类与分割的实现
（1）安装包
（2）图像分割
（3）步伐
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2.3【练手】城市常见目标的识别与分类
（1）提取不透水面
（2）提取道路
（3）提取小汽车
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2.4 案例实战：采用无人机举行城市变化检测
（1）原理
（2）采用无人机举行城市变化检测
（3）步伐
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第三：植被——指数模型（卫星）
3.1 【原理】大气校正的原理与实现
（1）原理
（2）卫星数据的大气校正
（3）步伐
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3.2 【实现】植被指数计算
（1）原理
（2）实现
（3）步伐
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3.3 【练手】植被光谱特征提取与分析
（1）原理
（2）实现
（3）点选光谱，并求平均
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3.4 案例实战：采用欧比特一号数据提取碳汇
（1）原理
（2）步伐
（3）实现——利用遥感指数估算生物量
（4）实现——利用叶面积指数估算生物量
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第四：水体——数值计算（地面）
加料包：高光谱水质信息提取与智能实现研究
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4.1 【原理】水质和好坏布定标的原理与实现
（1）原理
（2）好坏布定标的实现
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4.2 【实现】高光谱数据降维
（1）背景与需求分析
（2）实现
（3）步伐实现
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4.3 【练手】水质参数反演与建模
（1）背景与需求分析
（2）实现——显示出对应坐标的反射率
（3）步伐实现
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4.4 案例实战：采用水面浮标数据计算水质
（1）原理
（2）实现
（3）步伐实现
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第五：地质——图像分类（空天地一体）
5.1 【原理】图像分类原理与实现
（1）原理
（2）实现——三种非监督分类的实现
（3）步伐实现
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5.2 【实现】空天地一体化综合处理
（1）原理
（2）实现——显示光谱库数据
（3）实现——光谱角制图
（4）实现——显示出图例名称
（5）实现——光谱波形匹配
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5.3 【练手】地质光谱特征提取与分析
（1）原理
（2）实现
（3）步伐实现
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5.4 案例实战：采用空天地数据识别地层和岩性
（1）原理
（2）实现
（3）步伐实现
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第六：土壤——光谱解混（开发软件）
6.1 【原理】混淆像元分解的原理
（1）原理
（2）实现
（3）步伐实现
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6.2 【实现】土壤纯净光谱特征提取与分析（1）原理
（2）实现
（3）步伐实现
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6.3 【练手】土壤参数反演与建模
（1）原理
（2）实现——叠置采样点数据
（3）实现——计算有机质含量
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6.4 案例实战：采用光谱库举行土壤光谱解混
（1）原理
（2）实现
（3）步伐实现
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第七：专题制图
7.1 舆图绘制基础与高光谱数据可视化
（1）查看经纬度范围
（2）查看地理坐标
（3）查看经纬度范围
（4）真彩色经纬度范围
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7.2 专题舆图设计与制作
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7.3 高光谱专题制图案例实战
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7.4项目展示
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附赠技能包
（1）激光点云数据处理
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（2）PyCharm步伐移植
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（3）秘密专题报告
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