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高光谱遥感实验三
——高光谱数据预处理
目录
1. 数据筛选 2
2. 求平均值 2
3. 剔除水汽吸收波段 3
4. 求一阶微分 6
5. 去包络线 6
6. 总结 7
1. 数据筛选
首先,打开数据处理软件ViewSpecPro,将需要处理的原始数据通过File?open打开。
对原始数据进行筛选,选出相差不大的数据组,如图1所示,对于兰花的原始数据进行筛选。
图 1 数据筛选
2. 求平均值
选中九个玉兰花的原始数据,在软件的主菜单栏中的setup中设定储存位置,然后再求平均值,通过ViewSpecPro?Process?Statistics,如图2所示,所求得的九个玉兰花原始数据的平均值结果如图3所示。
图 2 统计步骤
图 3 玉兰求平均值结果
3. 剔除水汽吸收波段
水汽的吸收对植被的光谱曲线有很大的影响,如图4三颗针的原始数据和图5腊梅的原始数据所示,此波段范围对植被光谱的研究也没有太大的意义,为了方便之后的数据处理,要将该波段范围剔除。采用的方法是直接对数据的水气吸收的波段的ASCII码值删去。
图 4 三颗针原始数据
图 5 三颗针原始数据放大后
将软件ENVI打开,Spectral? Spectral Libraries?Spectral Library Builder,操作过程如图6所示,最后点击批plot显示。
图 6 ENVI去水汽步骤
由此,打开三颗针及腊梅的原始数据,对其数据进行观察。可看到,当鼠标在光谱曲线上移动时,图像的左下角会显示该区域的范围,在有强烈水汽吸收的波段记下其当前位置。
将该曲线保存成ASCII格式的文件,用记事本打开,并将其有水汽吸收的位置删去,并保存。在光谱库中打开修改过后的ASCII文件,其结果如图7所示。
图 7 三颗针去水汽结果
用同样的方法,对腊梅的数据进行处理,其处理前后结果如图8、9所示。
图 8 腊梅原始数据
图 9 腊梅去水汽结果
4. 求一阶微分
原始的光谱数据有可能敏感波段的显示不太明显,因此,对其求一阶微分可使其显示的效果更佳。
光谱导数可以增强光谱曲线在坡度上的细微变化,光谱导数波形分析能消除部分大气效应。
对光谱求导可以有以下作用:
(1)增强光谱曲线在坡度上的细微变化;
(2)消除基线偏移或平缓背景干扰的影响;
(3)程辐射、大气透过率和太阳辐照度等随波长变化量小,因此光谱导数可以消除或抑制它们对光谱带来的影响;
(4)光谱导数在一定程度上改善了光谱的多重共线性等。
选择求了平均值的光谱曲线,主菜单ViewSpecPro?Process?1st derivative,所求得的一阶光谱曲线如图10所示。
图 10 玉兰求一阶微分
5. 去包络线
包络线去除法(continuum removal)是一种有效增强感兴趣吸收特征的光谱分析方法,它可以有效突出光谱曲线的吸收和反射特征,并将反射率归一化为0 ~ 1.0,光谱的吸收特征也归一化到一致的光谱背景上,有利于与其他光谱曲线进行特征数值的比较,从而提取特征波段以供分类识别。“包络线”通常定义为逐点直线连接光谱曲线上那些凸出的峰值点,并使折线在峰值点上的外角大于180°,以原始光谱曲线上的值除以包络线上对应的值,即为光谱去包络。
在ENVI主菜单中选择Spectral? Spectral Libraries?Spectral Library Builder,打开光谱数据库,Import导入ASD数据,如棕榈的测量数据,plot显示(图11)。在plot的窗口中,选择plot_function?continuum removed,去除了该光谱曲线包络线(图12)。
图 11 棕榈原始光谱曲线
图 12 棕榈去包络线后的光谱曲线
6. 总结
在实验的过程中,有很多需要注意的地方,例如,在进行数据筛选的时候,要仔细的观察光谱之间的差异,将差别较大的光谱的曲线剔除,只留下差异较小的曲线。在剔除水汽的时候,要认真观察其所在的波段范围,不要将没有被水汽吸收的波段删除。当有水汽的时候,在软件ViewSpecPro中观察时,可以通过Axis调节,将Y坐标的系数放大,便于观察。
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