高光谱遥感定义？

一、高光谱遥感定义？

高光谱分辨率遥感在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术（Lillesand & Kiefer 2000）。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。

多光谱分辨率遥感，是利用具有两个以上波谱通道的传感器对地物进行同步成像的一种遥感技术，它将物体反射辐射的电磁波信息分成若干波谱段进行接收和记录。主要是波段数量的区别，其他应用方面高光谱的应用会更广

二、高光谱遥感和多光谱遥感有什么区别？

高光谱分辨率遥感在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术（Lillesand & Kiefer 2000）。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。

多光谱分辨率遥感，是利用具有两个以上波谱通道的传感器对地物进行同步成像的一种遥感技术，它将物体反射辐射的电磁波信息分成若干波谱段进行接收和记录。

主要是波段数量的区别，其他应用方面高光谱的应用会更广

三、高光谱遥感就业前景如何？

高光谱遥感专业研究生就业方向

：进入国家测绘相关部门，如各地测绘局，地震局，地理信息中心等，或者进入到各地各上述局的业务关联单位亦或有关民营企业，如中测新图、四维世景、南方数码、武大吉奥、航天远景等等。国营体制比较稳定，福利上升空间一般，私企讲求业务能力与业务量，有关薪酬及福利相比更佳。

四、高光谱遥感的图像特点？

①光谱的波段范围广且光谱分辨率非常高。成像光谱仪获得的光谱范围可以从可见光延伸到短波红外，甚至到中红外，其波段数高达数百个，形成一条近似于连续的光谱曲线，光谱分辨率可达10nm以内。

②高光谱遥感数据立方体包含丰富的图像信息及光谱信息。在高光谱遥感图像中，它在普通的二维空间图像的基础上，增加了一维光谱数据，整个数据形成一个光谱图像立方体，每一个像元的光谱数据展开来就对应为一条光谱曲线，整个数据就是图谱合一的立方体。

③描述高光谱数据的模型有多种形式，如图像模型、光谱模型与特征模型，使得数据的分析和处理更加灵活、方便。

④高光谱数据中存在大量冗余信息。因为高光谱数据是由很多狭窄的波段构成的，所含数据数量巨大，同时相邻波段之间存在空间相关、谱间相关，以及波段相关，这都导致高光谱数据中冗余信息的增多。

⑤高光谱遥感具有非线性特性。其非线性出现在两个方面：一方面是地物反射太阳光的过程，是一个典型的非线性过程；另一方面是太阳入射光和地物反射光在空气中的传播，也是一个非线性的过程。

⑥信噪比低。高光谱数据较低的信噪比给其处理也增加了很大难度。

五、高光谱遥感名词解释？

高光谱遥感是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。

其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。

六、高光谱遥感图像处理的就业前景？

就业前景看起来是积极的。该领域有许多研究方向，包括降维、分类、解混、降噪和超分辨率等，并且这些方向的核心方法相似。如果你有兴趣从事科研工作，撰写学术论文，这是一个很好的选择。

对于找工作，项目经验是企业或公司招聘时考虑的重要因素。如果你有相关的实习经验或参与过实际项目，那么你的竞争力会更强。另外，随着技术的发展和应用范围的扩大，预计未来对于高光谱遥感图像处理专业人才的需求会持续增长。

七、bert属于深度学习还是机器学习？

bert属于深度学习，用到了12层transformer神经网络，参数上亿。

八、机器学习在遥感测绘应用

机器学习在遥感测绘应用

随着科技的快速发展，机器学习在遥感测绘领域的应用也日益广泛。机器学习技术以其高效、准确的特点，为遥感测绘领域带来了革命性的变化，推动了测绘行业的发展。

机器学习技术概述

机器学习是人工智能的一个重要分支，其通过对大量数据的学习和分析，让机器具备了类似人类的学习能力和自我优化能力。在遥感测绘领域，机器学习可以帮助快速处理海量的遥感数据，提取有用信息，并进行数据分析和预测。

遥感测绘应用案例

机器学习在遥感测绘领域的应用是多方面的，其中一些典型的案例包括：

• 地图更新与维护：利用机器学习技术可以自动识别地图中的变化，更新地图数据，保持地图信息的准确性。
• 环境监测：通过遥感数据和机器学习算法结合，可以监测环境变化，如森林覆盖率、水质状况等。
• 城市规划：机器学习可以帮助分析城市建设和发展趋势，提供科学依据。

机器学习优势

在遥感测绘应用中，机器学习具有诸多优势：

• 高效率：机器学习可以快速处理大规模遥感数据，大大提高了数据处理的效率。
• 高精度：机器学习算法能够准确地提取和分析数据，提供精准的信息。
• 自动化：机器学习技术可以实现数据的自动识别和处理，减少人工干预。

挑战与发展

尽管机器学习在遥感测绘应用中有着诸多优势，但也面临着一些挑战。其中包括数据质量、算法优化、实时性等方面的问题。未来，随着技术的不断进步，机器学习在遥感测绘领域的应用将会取得更大的突破和发展。

结语

综上所述，机器学习在遥感测绘应用中发挥着不可替代的作用，推动了遥感测绘行业的发展。随着技术的进步和不断的探索，相信机器学习在遥感测绘领域的应用会越来越广泛，为我们的生活带来更多便利和发展机遇。

九、高光谱遥感对地物探测的原理？

高光谱分辨率遥感是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱遥感。

十、机器学习算法和深度学习的区别？

答：机器学习算法和深度学习的区别：

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。