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8专题高光谱数据的处理与分析
专题四:高光谱数据的处理与分析专题背景高光谱分辨率遥感(HyperspectralRemote Sensing)空间成像的同时,记录下成百个连续光谱通道数据光谱通道窄(10-2λ)而连续,从每个像元均可提取一条连续的光谱曲线专题介绍高光谱遥感本身的特点具有很大的应用前景本专题介绍高光谱图像预处理、物质识别、图像分类的处理流程1、图像预处理图像预处理高光谱图像的预处理主要是辐射校正,辐射校正包括传感器定标和大气纠正。1.1 传感器定标(一、定义)传感器定标就是将图像的数字量化值(DN)转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量的处理过程传感器定标可分为绝对定标和相对定标绝对定标是获取图像上目标物的绝对辐射值等物理量相对定标是将图像目标物辐射量归一化某个值范围内,比如以其他数据作为基准。1.1 传感器定标(二、定标方式)传感器定标的三个阶段内容:发射前的实验室定标在遥感器发射之前对其进行的波长位置、辐射精度、光谱特性等进行精确测量基于星载定标器的星上定标有些卫星载有辐射定标源、定标光学系统,在成像时实时、连续的进行定标发射后的定标(场地定标)通过选择典型的均匀稳定目标,用精密仪器进行地面同步测量感器过顶时的大气环境参量和地物反射率,利用遥感方程,建立图像与实际地物间的数学关系,得到定标参数以完成精确的传感器定标1.2 大气校正(一、起源)太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器原始影像包含物体表面,大气,以及太阳的信息如果想了解某一物体表面的光谱属性,就必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来。示意图大气散射邻接反射直接反射1.2 大气校正(二、校正方法)遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种:绝对大气校正方法:将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。相对大气校正方法:校正后得到的图像,相同的DN值表示相同的地物反射率,其结果不考虑地物的实际反射率。ENVI下FLAASH大气校正工具基于MODTRAN4+辐射传输模型支持高光谱和多光谱数据1.2 大气校正(三、练习)专题内容:用FLAASH对AVIRIS航空高光谱数据进行大气校正数据:“18-高光谱数据的处理与分析\1-大气校正”2、波谱库2.1 标准波谱库(一)ENVI自带多种标准波谱库,包括建立在JPL波谱库基础上的,从0.4~2.5μm三种不同粒径160种“纯”矿物的波谱。美国USGS从0.4~2.5μm包括近500种典型的矿物和一些植被波谱。来自Johns Hopkins University(JHU)的波谱包含0.4~14μm。IGCP246波谱库有5部分组成,通过对26个优质样品用5个不同的波谱仪测量获得。植被波谱库由Chris Elvidge 提供,范围是0.4~2.5μm。2.1 标准波谱库(二)浏览标准波谱库数据:HOME\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\spec_lib2.2 自定义波谱库ENVI提供自定义波谱库功能,允许您基于不同的波谱来源创建波谱库,波谱来源包括:ASCII文件,由ASD波谱仪获取的波谱文件,其他波谱库,感兴趣区均值,波谱剖面和曲线等等。步骤输入波长范围波谱收集保存波谱库2.3 波谱库交互波谱库浏览器提供很多的交互功能,包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等编辑数据、绘图参数添加注记波谱曲线对比……3、端元波谱端元波谱端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型,它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。类似于监督分类中的训练样本端元光谱的确定有两种方式:使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”,一般从标准波谱库选择在遥感图像上得到的“图像端元”:从二维散点图中基于几何顶点的端元提取借助纯净像元指数(Pixel Purity Index——PPI)和n维可视化工具用于端元波谱收集基于连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone——简称SMACC)的端元自动提取。4、高光谱图像物质识别4 物质识别ENVI提供许多波谱分析方法,包括:二进制编码、波谱角分类、线性波段预测(LS-Fit)、线性波谱分离、光谱信息散度、匹配滤波、混合调谐匹配滤波(MTMF)、包络线去除、光谱特征拟合、多范围光谱特征拟合等4 物质识别专题内容:用波谱角分析方法从高光谱图像中识别物质数据“18-高光谱数据的处理与分析\2-物质识别”端元波谱收集物质识别5、高光谱图像分类5 高光谱图像分类流程5 高光谱图像分类专题内容基于PPI端元提取方法完成高光谱图像分类数据数据“18-高光谱数据的处理与分析\3-高光谱分类”5.1 端元波谱获取(一、基本流程)5.1 端元波
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