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 ...

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

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

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

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

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

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

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

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

3.2 【实现】植被指数计算
（1）原理
（2）实现
（3）步伐

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

7.2 专题舆图设计与制作

7.3 高光谱专题制图案例实战

7.4项目展示

附赠技能包
（1）激光点云数据处理

（2）PyCharm步伐移植

（3）秘密专题报告

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