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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。
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。
Python机器学习库scikit-learn
2、深度学习方法及Python实现
深度学习基本概念，介绍Python机器学习库PyTorch，涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存经过训练的模型，介绍在 PyTorch 中实现的完整 ML 工作流程。
第四章、基于python的多光谱遥感数据清理与信息提取技术
1、多光谱数据清理和光谱指数计算方法
描述云层覆盖对遥感数据分析的影响。使用掩膜去除被云/阴影覆盖的光谱数据集（图像）的部分。基于python计算NDVI：归一化差异植被指数，NDYI：归一化差异黄度指数，NBUI：新建筑指数。NBLI：归一化差异裸地指数，NDWI：归一化差异水指数等。
2、多光谱机器学习数据整理和分类方法
多光谱数据重组整理、机器学习模型构建、训练方法。使用深度学习框架实现遥感影像地物识别分类；采用随机森林等机器学习方法实现多光谱遥感图像分类；PyTorch训练U-Net模型实现多光谱卫星影像语义分割等。
3、多光谱数据协同方法
多时间序列的多光谱数据处理方法，地物分类和分析，卫星、无人机、地面多传感器协同方法介绍。
第五章、典型案例
1、矿物识别典型案例
基于Aster数据的矿物填图试验案例，讲解Aster数据预处理、波段比值分析，矿物光谱匹配方法。
基于Landsat数据的蚀变矿物识别案例，学习Landsat 数据处理方法，波段组合方法、波段比值方法，PCA变换、MNF变换等方法。
Landsat多光谱数据光谱范围
Landsat和Aster、高光谱数据综合使用矿物识别案例，采用Landsat数据、Aster数据、资源02E数据进行绢云母、绿泥石等蚀变矿物信息提取和定量评估。涉及研究区高光谱影像读取、评估矿物种类数目、评估矿物含量、数据处理、矿物图可视化等。
