python实现光谱角填图分类法

光谱角填图分类法是一种基于光谱角理论的分类方法，用于将高光谱数据进行分类。Python语言作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以辅助实现光谱角填图分类法。

在Python中，我们可以使用numpy库来进行光谱数据的处理和计算。首先，我们需要读取高光谱数据集，可以使用pandas库中的read_csv方法来读取csv格式的数据文件。

接下来，我们可以使用numpy的angle方法计算每个像素点对应的光谱角。光谱角可以通过对数函数及其导数的计算得到。通过计算每个像素点之间的光谱角，可以获取光谱角填图。

在光谱角填图分类法中，我们需要根据光谱角填图将不同类别的像素点区分开来。可以使用K-means算法或其他聚类算法来对光谱角填图进行分类。

对于K-means算法，我们可以使用scikit-learn库的KMeans模块来进行聚类。KMeans模块提供了fit方法来对数据进行聚类，predict方法来预测新数据的类别。

最后，我们可以使用matplotlib库来可视化分类结果。可以将不同类别的像素点用不同的颜色进行标记，以便观察分类效果。

综上所述，在Python中实现光谱角填图分类法的过程主要包括数据读取、光谱角计算、光谱角填图分类和结果可视化。通过运用Python中的pandas、numpy、scikit-learn和matplotlib库，我们可以方便地实现这一分类方法。

相关问题

Python高光谱遥感数据矿物填图

### 使用Python处理高光谱遥感数据进行矿物填图

#### 数据准备与导入
为了有效地利用Python进行高光谱遥感数据分析并完成矿物填图工作，首先需要准备好相应的高光谱影像数据。通常这些数据可以从公开数据库获取或是通过特定设备采集而来。

import spectral as sp
from osgeo import gdal, ogr, osr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

加载高光谱图像文件可以借助`spectral`库来简化操作过程[^1]：

# 加载HSI立方体数据
img_path = 'path_to_hyperspectral_image'
hsi_data = sp.open_image(img_path).load()
print(f'Image Shape: {hsi_data.shape}')  # 输出尺寸大小

#### 波段选择与特征提取
针对不同类型的矿物质具有独特的吸收反射特性，在具体实施过程中可以根据已知矿物的波谱曲线选取敏感波段作为分析对象。这一步骤对于后续模型训练至关重要。

def select_bands(hsi_cube, band_indices):
    """根据给定索引列表从超光谱立方体内抽取指定波段"""
    selected_bands = hsi_cube[:, :, band_indices]
    return selected_bans.reshape(-1, len(band_indices))

band_selections = [70, 98, 120]  # 假设这是三个重要的波段编号
selected_features = select_bands(hsi_data, band_selections)

#### 训练分类器
采用监督学习的方式构建矿物识别算法，这里推荐使用支持向量机(SVM)或其他适合于多类别分类的任务的方法来进行建模。在此之前还需要收集足够的样本用于训练阶段。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    selected_features,
    labels.flatten(), test_size=0.3)

scaler = StandardScaler().fit(X_train)
svm_classifier = SVC(kernel='rbf', probability=True)
svm_classifier.fit(scaler.transform(X_train), y_train)
accuracy = svm_classifier.score(scaler.transform(X_test), y_test)
print('Model Accuracy:', accuracy * 100, '%')

#### 结果可视化
最后将预测的结果映射回原始空间，并绘制出彩色的地图表示各个像素所属类别的分布情况。

predicted_map = svm_classifier.predict_proba(selected_features).argmax(axis=-1)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(predicted_map.reshape((hsi_data.shape[0], hsi_data.shape[1])))
plt.colorbar(label="Mineral Type Index")
plt.title("Predicted Mineral Distribution Map")
plt.show()