В этой короткой статье мы увидим, как легко обучить и применить классификатор сегментации изображений к проблеме гиперспектральной визуализации без установки какого-либо программного обеспечения. Все шаги можно выполнить с помощью этого простого блокнота на Python . В предыдущем посте мы увидели, как эффективно выполнять гиперспектральный анализ изображений с помощью блокнота Python для управления и визуализации кубов HSI, хранящихся в облаке. Теперь мы увидим, как использовать..

Удобное для новичков руководство по использованию PCA с гиперспектральными данными Введение Гиперспектральные данные расширяют возможности классификации изображений. Гиперспектральные данные не только различают разные типы почвенного покрова, но также предоставляют подробные характеристики каждого почвенного покрова, такие как полезные ископаемые, почва, искусственные сооружения (здания, дороги и т. Д.) И типы растительности. При работе с данными HyperSpectral одним из недостатков..