高光谱遥感深度学习

高光谱遥感深度学习（Hyperspectral Remote Sensing Deep Learning）是一种利用深度学习技术处理高光谱影像数据的方法。高光谱影像是一种获取多光谱波段信息的遥感数据，它可以提供物体的遥感特征和光谱信息，有着广泛的应用前景，例如农业、林业、环境监测和地质勘探等领域。通过深度学习技术对高光谱影像进行处理，可以更加准确地提取影像特征，实现遥感影像的智能分析和应用。

一、高光谱遥感影像数据

高光谱遥感影像数据具有高光谱和高空间分辨率的特点。举例来说，一张大小为1000x1000像素的高光谱影像的光谱带数可以达到上百个，每个像素点的光谱数据可以反映出不同的地物成分和特征。这样的数据比普通的彩色遥感影像要复杂许多，因此需要更加精细和高级的算法进行处理。

二、深度学习在高光谱遥感中的应用

1.卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

卷积神经网络是一种广泛应用于影像处理和计算机视觉领域的深度学习模型，用于识别影像的特征。在高光谱遥感影像中，通过使用卷积层、池化层和全连接层，可以有效提取出图像中的不同特征，将高光谱影像转换为更加光谱特征明显的二维影像。

下面是一个使用Python和Keras实现卷积神经网络的代码示例。

import keras
from keras.layers import *

# 搭建CNN模型
model = keras.models.Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 100)))
model