一：AI智慧高光谱遥感实战：手撕99个案例项目、全覆盖技术链与应用场景一站式提升方案

在遥感技术飞速发展的今天，高光谱数据以其独特的光谱分辨率成为环境监测、精准农业、地质勘探等领域的核心数据源。然而，海量的波段数据、复杂的预处理流程、以及传统方法在特征提取和分类精度上的局限，让许多从业者望而却步。《高光谱AI实战99例》首次系统性地将高光谱数据处理全流程拆解为99个可落地的Python程序，覆盖从原始数据读取到智能决策的完整技术链。

以DeepSeek平台为核心，深度融合Python生态中的科学计算库（如GDAL、scikit-learn、TensorFlow），不仅教授传统的高光谱辐射校正、几何精校正、大气校正等预处理技术，更重点突破深度学习在高光谱领域的应用瓶颈。例如，在特征工程部分，将亲手实现Savitzky-Golay滤波、包络线去除、空谱联合的3D CNN特征提取；在建模环节，涵盖从SVM参数优化到Vision Transformer的注意力机制改进，再到混合像元分解的端元可变性建模。每个技术点均配有工业级代码（如程序42“XGBoost超参数调优”、程序58“蚀变矿物填图”），确保学员能直接复用到实际项目中。

更重要的是，突破了传统遥感“重理论轻实践”的局限，通过50GB真实数据集（含欧比特卫星、高分5B、HySpex、双利合谱、地面传感器数据等）和99个完整程序案例，让学员在实战中掌握技术细节。例如，程序27“辐射一致性检验”将演示如何利用相对辐射归一化解决多时相数据差异；程序65“救援路径规划”则结合高光谱与GIS技术，实现灾害应急的智能决策。无论是遥感专业的研究生，还是希望转型AI的地信工程师，都能通过本课程构建完整的高光谱技术体系。

高光谱基本知识

高光谱遥感技术与AI

第一部分、基础准备与环境搭建（12个程序）

1.1 高光谱数据基础

程序01：ENVI格式数据读取与头文件解析

程序02：HDF5数据分层提取与转换

程序03：光谱曲线动态可视化（Matplotlib交互式）

1.2 Python科学计算环境

程序04：Anaconda多环境配置（CPU/GPU版本）

程序05：Jupyter Lab插件开发（自定义高光谱工具）

程序06：Docker容器化部署（环境一键打包）

1.3 DeepSeek深度集成

程序07：高光谱数据云端批量预处理流水线

程序08：空-谱联合特征分布式计算框架

程序09：高光谱智能解译云服务API

程序10：高光谱处理流程自动化测试

1.4 数据质量检查

程序11：辐射定标验证（辐射标准板校正）

程序12：几何精度验证（GCP残差分析）

第二部分、预处理全流程（15个程序）

2.1 辐射校正进阶

程序13：非均匀性校正（平场域法）

程序14：条纹噪声去除（傅里叶变换）

程序15：微笑效应校正（波长重采样）

2.2 几何精校正

程序16：无人机POS数据融合校正

程序17：三维点云辅助校正（LiDAR数据）

程序18：超分辨率重建（SRCNN应用）

2.3 大气校正专家级

程序19：MODTRAN参数优化（大气模式选择）

程序20：气溶胶反演（暗像元法）

程序21：水汽含量反演（波段比值法）

2.4 数据增强

程序22：光谱混合增强（线性插值）

程序23：空间-光谱联合增强（3D滤波）

程序24：对抗生成增强（CycleGAN）

2.5 质量评估体系

程序25：MTF调制传递函数计算

程序26：波段配准误差分析

程序27：辐射一致性检验（相对辐射归一化）

第三部分、特征工程大师课（12个程序）

3.1 光谱特征挖掘

程序28：包络线去除（凸包算法）

程序29：吸收特征参数化（高斯拟合）

程序30：光谱相似性度量（SID算法）

3.2 空谱特征融合

程序31：超像素分割（SLIC算法）

程序32：形态学特征提取（开闭运算）

程序33：纹理特征计算（GLCM矩阵）

3.3 深度学习特征

程序34：自编码器特征降维

程序35：注意力机制特征加权

程序36：对比学习特征增强

3.4 时序特征分析

程序37：NDVI时间序列滤波（SG滤波）

程序38：物候特征提取（双逻辑斯蒂拟合）

程序39：变化检测（CVA算法）

第四部分、模型构建实战（12个程序）

4.1 传统模型优化

程序40：SVM多核学习（线性+RBF组合）

程序41：随机森林OOB误差分析

程序42：XGBoost超参数调优

4.2 深度学习突破

程序43：Transformer位置编码改进

程序44：知识蒸馏模型压缩

程序45：元学习小样本分类

4.3 混合像元分解

程序46：非线性混合模型（双线性）

程序47：端元可变性建模

程序48：时空约束分解

4.4 模型解释性

程序49：SHAP值特征重要性

程序50：梯度加权类激活图

程序51：对抗样本鲁棒性测试

第五部分、行业解决方案（15个程序）

5.1 智慧农业

程序52：作物胁迫早期预警

程序53：精准施肥量计算

程序54：无人机巡田系统

5.2 环境监测

程序55：水质污染溯源

程序56：大气污染扩散模拟

程序57：固废堆放监测

5.3 地质勘探

程序58：蚀变矿物填图

程序59：油气微渗漏预测

程序60：岩性三维建模

5.4 智慧城市

程序61：建筑能耗评估

程序62：交通流量反演

程序63：违建自动识别

5.5 应急管理

程序64：灾害损失评估

程序65：救援路径规划

程序66：灾后重建监测

第六部分、工程化落地（12个程序）

6.1 云原生部署

程序67：Kubernetes集群部署

程序68：微服务架构设计

程序69：自动扩缩容策略

6.2 边缘计算

程序70：Jetson设备部署

程序71：模型量化压缩

程序72：联邦学习框架

6.3 智能终端

程序73：移动端AR可视化

程序74：微信小程序集成

程序75：无人机端计算

6.4 商业闭环

程序76：数据产品定价模型

程序77：SaaS服务搭建

程序78：区块链存证系统

第七部分、前沿拓展（9个程序）

7.1 新型传感器

程序79：量子点光谱仪数据处理

程序80：光谱视频分析

程序81：偏振高光谱解析

7.2 交叉创新

程序82：高光谱+LiDAR融合

程序83：高光谱+InSAR协同

程序84：多物理场耦合分

7.3 未来趋势

程序85：数字孪生构建

程序86：元宇宙场景应用

程序87：空间计算集成

第八部分、毕业设计（9个程序）

8.1 综合项目

程序88：智慧农业全栈系统

程序89：城市体检评估平台

程序90：矿产勘探AI助手

8.2 创新竞赛

程序91：IEEE GRSS数据挑战赛方案

程序92：创新创业大赛作品

程序93：专利技术实现

8.3 论文撰写

程序94：技术方案优化

程序95：数据实现设计

程序96：技术报告自动撰写

第九部分、彩蛋专题（3个程序）

程序97：高光谱艺术创作

程序98：光谱音乐生成

程序99：AI科幻写作

二：Python驱动的无人机多光谱-点云融合技术在生态三维建模与碳储量、生物量、LULC估算中的全流程实战

随着生态学、林学、地理信息科学等多个学科对“结构—功能”一体化研究的共同推进，无人机多光谱与结构光摄影测量（SfM）技术已经从早期实验室验证阶段，走向区域尺度精细生态监测与资源清查的主流工具。过去十年，厘米级空间分辨率、十余个窄波段的多光谱传感器与轻量级激光雷达共同下沉至科研团队与工程单位，使得冠层三维形态、叶面积指数、生物物理变量乃至碳储密度的大规模、可重复估算成为可能。然而，这一技术红利并未自动转化为高质量研究成果：一方面，不同传感器、航线设计、辐射定标、地面控制点布设等细节缺乏统一规范，导致同区域数据差异显著；另一方面，从原始影像到可发表的生态变量，需要跨越多源数据预处理、稠密点云质量控制、植被指数与地形因子耦合、机器学习模型选择与解释等复杂链条，任何环节的技术断层都会削弱成果的可信度与可重复性。因此，我们决定举办此次为期四天的“无人机多光谱-生态三维建模与案例实战”培训班，搭建一个面向科研院所、大学学者及工程技术人员的共享平台，集中讨论并解决“如何获取高质量三维多光谱数据集、如何建立可解释的生态模型、如何快速产出可复现的研究成果”这三大核心问题，以推动无人机生态遥感技术从“能用”走向“好用、敢用、持续用”。

以“技术细节透明化、代码脚本可复现、成果模板可移植”为设计主线：系统梳理多光谱传感器波段设置、辐射定标与航线规划准则，结合Metashape SfM全流程演示Tie Points筛选、重投影误差控制及点云空洞修复策略；利用Python开源栈（rasterio、GDAL、geopandas、scikit-image）完成批量投影转换、影像裁剪、掩膜过滤与NDVI、MSAVI、GNDVI等植被指数计算；通过随机森林、XGBoost、SVM三套并行建模管线，对碳储量、下层植被生物量、土地利用/覆盖分类三个真实案例进行交叉验证、网格搜索与超参数优化，并引入SHAP值与偏依赖图提升模型可解释性；

专题一、生态三维建模导论与无人机多光谱基础

1、生态系统结构建模与功能建模的区别

2、无人机多光谱传感器原理与常见波段

3、多光谱遥感与三维建模融合的研究范式

专题二、三维模型生成与多光谱遥感预处理

1、多光谱遥感数据采集（无人机航拍、地理空间数据云等）

2、Metashape建模流程实操

3、SfM重建原理与稠密点云生成、植被指数计算

4、Python环境配置与常用编辑器

5、遥感与生态建模工具库（rasterio、gdal）简介

6、Python栅格/矢量预处理：投影、裁剪、掩膜、格式转换

专题三、三维数据质量评价与生态建模适配性分析

1、三维建模精度控制：Tie Points、RMSE、重投影误差

2、点云质量指标：点密度、空洞率、结构完整性

3、三维数据对生态建模的适配性分级（生物量vs地表粗糙度等）

4、基于Python的统计分析：点云密度热力图、空洞识别、误差地图

5、不可用区域识别与过滤策略（遮阴/水面/边缘拉伸）

专题四、生态三维与多光谱特征提取

1、地形与结构因子：坡度、坡向、高程、冠层粗糙度

2、植被指数：NDVI、MSAVI、GNDVI等

3、特征变量筛选：相关性分析、PCA降维

4、Python提取工具链：rasterio, geopandas, scikit-image

专题五、Python建模工具链与生态建模流程

1、模型类型：回归 vs 分类、监督 vs 非监督

2、数据预处理：标准化、插值、训练集划分

3、模型构建：随机森林、XGBoost、SVM、线性回归

4、模型调参与评估：交叉验证、网格搜索、超参数优化

5、模型可解释性：SHAP值、重要性分析图、Partial Dependence Plot

专题六、案例分析 I：碳储空间建模（UAV+点云）

1、目标定义：基于CHM、NDVI、坡度等预测地上碳储量

2、样本构建：样地实测碳储 + UAV影像提取特征

3、模型对比：随机森林 vs XGBoost（RMSE / R²）

4、结果展示：预测图、残差图、SHAP特征重要性

5、Python批处理脚本+模型复现实验

专题七、案例分析II：下层植被生物量估算（低致密环境）

1、目标：利用点云高度/密度特征预测地被生物量

2、点云处理：Metashape→CHM→格网划分

3、特征提取：平均冠层高度、点密度、植被覆盖率

4、建模分析：回归模型/多项式拟合 + 精度评估

5、成果图：生物量热力图、预测 vs 实测残差图LSTM、GRU、Prophet、XGBoost等时序建模

6、Python批处理脚本+模型复现

专题八、案例分析III：多源融合下的土地利用/覆盖分类建模（LULC）

1、数据融合：正射影像 + CHM + NDVI

2、样本标注：人工矢量标签（道路、林地、草地等）

3、多分类建模：SVM vs XGBoost（精度评估）

4、输出成果：LULC地图、混淆矩阵、Kappa系数

5、SHAP特征贡献图：空间特征对分类影响排序

6、Python批处理脚本+模型复现

专题九、总结

1、高水平文章模板构建

2、写作技巧汇总

三：智能遥感新质生产力暨DeepSeek、Python、OpenCV驱动的空天地数据识别与计算及15个行业标杆案例

【扔进数据，直接出结果】在科技飞速发展的时代，遥感数据的精准分析已经成为推动各行业智能决策的关键工具。从无人机监测农田到卫星数据支持气候研究，空天地遥感数据正以前所未有的方式为科研和商业带来深刻变革。然而，对于许多专业人士而言，如何高效地处理、分析和应用遥感数据仍是一个充满挑战的课题。本教程应运而生，致力于为您搭建一条从入门到精通的学习之路，通过领先的AI技术与实战案例帮助您掌握遥感数据处理的核心技能。

【打不过AI，那就加入它】在本课程中，通过系统化的模块设计和丰富的实战案例，深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。课程不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助DeepSeek智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。课程层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、特征提取到机器学习建模的每一个关键环节。

【保姆级牵引，包教包会】本课程《DeepSeek、Python和OpenCV支持下的空天地遥感数据识别与计算——从0基础到15个案例实战》将带您系统掌握空天地遥感数据分析的全流程，深度融入机器学习、计算机视觉和智能算法的前沿技术。课程涵盖从基础搭建到实战应用，通过遥感数据的获取、处理、分析到模型搭建的完整学习路径。课程特别设计了15个真实案例，免费提供18.1G的机器学习数据，涵盖土壤成分分析、农作物分类、森林火灾检测、水体动态监测等实际应用，并重点探索植被健康、空气污染、城市发展和地质灾害预测等关键领域。针对高校教授和商业用户量身定制，帮助您在科研和产业中快速落地遥感数据分析，实现技术与应用的无缝对接，开启智能遥感的广阔新视野。

从基础到高阶的系统化学习路径：循序渐进，从遥感数据基础知识到复杂的实战案例，适合无基础到中高级用户，帮助您打下扎实的技术基础。

15个行业领先的实战案例：涵盖农林牧渔、城市发展、地质灾害监测等关键应用领域，让您亲身体验数据分析如何助力行业革新。

先进技术整合的全流程实践：通过Python和OpenCV的结合，打造从数据采集、处理到模型构建的完整流程，赋予您独立完成遥感分析项目的能力。

抛弃电脑上全部传统软件：结合ChatGPT智能支持，只用Python和OpenCV实现遥感的全部功能，让您轻松突破技术瓶颈，实现快速上手与高效学习。

多源数据综合分析：涵盖卫星、无人机和地面各个平台、涵盖多光谱、高光谱、激光多源数据；涵盖线性算法、机器学习、人工智能等层次算法。

暖场

神经元、芯片、CPU、GPU、欠拟合、过拟合、道、屎能吃、红楼梦、外星人、我们活在虚拟世界、我们居然是用屁股吃饭、癌症、AI与人类

第一部分、未来已来——工具与开发环境搭建【理论讲解】

1.1 机器学习基础

（1）监督学习

（2）非监督学习

（3）深度学习

1.2 DeepSeek应用方法

（1）DeepSeek 简介

（2）DeepSeek 使用方法

1.3 Python安装与用法

（1）Python简介

（2）Python的特点

（3）Python的应用场景

（4）安装 Python

（5）Jupyter Notebook

（6）Anaconda

（7）创建第一个程序

1.4 OpenCV安装与用法

（1）OpenCV简介

（2）OpenCV的特点

（3）OpenCV的应用场景

（4）图像的读取、显示与保存

（5）图像的基本属性

（6）图像颜色空间转换

（7）图像缩放与裁剪

（8）图像旋转与翻转

（9）图像的几何变换

第二部分、千里眼——遥感数据应用全流程【上机实操】

2.1 遥感数据获取

（1）遥感定义与原理

（2）常见遥感数据源

（3）遥感数据获取方法

特别内容：遥感技术与AI

2.2 遥感数据处理

（1）图像去噪

（2）几何校正

（3）大气校正

2.3 遥感数据计算

（1）波段选择

（2）波段计算

2.4 案例实战：计算家乡的土壤成分含量

（1）计算过程

（2）程序实现

（3）计算结果

（4）结果制图

第三部分、地面数据——图像分类【上机实操】

3.1 学习数据增广

（1）什么是数据增广

（2）数据增广的代码实现

3.2 地面化验数据综合处理

（1）地面数据的作用

（2）地面数据采样方案设计和化验方法

（3）数据读取与初步检查

（4）数据清洗与处理

（5）数据的可视化与分布分析

3.3 程序实现

（1）描述性统计分析

（2）数据分布

（3）相关性分析

（4）数据正态性检验

（5）元素之间的线性回归分析

（6）箱线图和异常值分析

（7）两元素的T检验

3.4 案例实战：自动对农作物进行分类

（1）导入必要的库并准备数据

（2）特征提取（图像降维）

（3）标签编码

（4）训练支持向量机模型

（5）对测试集图片进行分类预测

（6）评估模型性能

（7）使用网格搜索优化SVM参数

（8）使用网格搜索优化SVM参数

（9）使用PCA进行降维

第四部分、无人机数据——目标检测【上机实操】 

4.1 学习制作标签数据

（1）标签数据的重要性

（2）制作和标注机器学习的标签数据

（3）常见的标注格式

（4）LabelImg

（5）标注

（6）标注VOC格式

（7）标注YOLO格式

（9）标注并导出为COCO格式

4.2 无人机多光谱数据综合处理

（1）无人机机载飞行作业

（2）地面同步数据特点

（3）无人机数据处理

4.3 程序实现

（1）数据准备与预处理

（2）环境配置

（3）算法流程

（4）实现基于边缘和轮廓的检测

（5）解释代码

（6）检查结果

4.4 案例实战：自动检测森林火灾范围

（1）林火

（2）环境设置与依赖安装

（3）加载森林图像和对应的标注文件

（4）实现火点检测算法

（5）批量处理森林图像并标记火灾点

第五部分、卫星数据——变化检测【上机实操】

5.1 学习遥感指数模型

（1）算法与模型库

（2）计算叶绿素含量

5.2 卫星数据综合处理

（1）计算二价铁含量

（2）计算全球环境监测指数

5.3 程序实现

（1）导入必要的库

（2）设置数据路径

（3）加载遥感图像

（4）水体识别算法

（5）变化检测算法

（6）保存变化结果

（7）导出变化统计表

（8）结果展示

5.4 案例实战：自动实现水体动态监测

（1）导入必要的库

（2）加载遥感图像并裁剪到一致大小

（3）计算水体指数 (NDWI)

（4）变化检测

（5）保存变化检测结果

（6）导出变化统计表

第六部分、多源数据——联合分析【上机实操】

 6.1 学习图像自动配准

（1）图像配准

（2）自动配准的步骤

6.2 空天地数据综合处理

（1）图像配准

（2）导入必要的库

（3）读取无人机和卫星图像

（4）生成地理控制点 (GCP)

（5）应用配准算法

（6）保存配准后的无人机图像

（7）保存配准的坐标对应数据

6.3 程序实现

（1）导入必要的库

（2）预处理

（3）特征检测和匹配

（4）图像配准

（5）保存

6.4 案例实战：城市建筑物检测与变化监测

（1）城市建筑物检测与变化监测的原理

（2）图像预处理

（3）建筑物检测

（4）变化检测

（5）输出与可视化

（6）实战

第七部分、研究热点攻关【案例实战】

7.1 案例实战：农田作物分类与产量估算

7.2 案例实战：土地利用与土地覆盖分类

7.3 案例实战：植被健康监测与病害检测

特别课：把视频中的物体识别出来

7.4 案例实战：海岸侵蚀监测变化分析

7.5 案例实战：空气污染物浓度遥感监测

7.6 案例实战：沙漠化监测与土地退化分析

7.7 案例实战：城市违章建筑监控

7.8 案例实战：碳汇估算与生态服务分析

7.9 案例实战：地表温度与热岛效应分析

7.10案例实战：地质灾害预测与监测

附赠技能包 

（1）激光点云数据处理

（2）高光谱数据处理

（3）PyCharm程序移植

（4）神秘专题报告

开放式结局 

马车VS火车，我们怎么选

连续剧 

第1集《从石器到AI》

第2集《遥感，地球自拍》

第3集《不要随地大小便！》

第4集《遥感估产》

第5集《AI，人类偷下的上帝火种》

第6集《只用浏览器完成遥感数据全流程处理，你也可以！》

第7集《老天根本不在乎你美不美》

持续更新中。。。