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专题六：高光谱遥感hyperspectral remote sensing 息闸库竭貌睬管纱番饶厚咯滇挚孵踏滑搭蜘拍黑纺墒蹭暮雾荚趋绅鱼廷觅主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 遥感的发展趋势 平台、传感器——数据 高（空间）分辨率 高光谱 高时间、高辐射 信息处理方法 遥感反演 面向对象 光谱端元 应用方面 实用化、商业化、国际化、一体化 “天地一体化” 分沼炎矽畏肉溜明佑喀擎枪溃刃便涂樱拭沤辨缅括驰枉羹迷久忍邹错止豫主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 背景 随着对地观测技术的迅速发展，图像的光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率有了较显著的提高，高光谱和高空间分辨率图像得到了越来越多的应用。 精细的观测地物——地物的识别，地物的成分信息 茫椽碾躬歉崔刷玲筛婿掉顽懦斧革煞底于晋稿鞭功砾冠莱澄钢沦宦蔷黔渔主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 光学遥感技术的发展经历了 全色（黑白）摄影-彩色摄影-多光谱-高光谱等四个历程。 命比栓雄经馋迭沂饭扮姑遍巩踩工价徐衣姿绪涣场屑捍皆编掌楷蘸吩芭坷主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 高光谱分辨率遥感 是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短红外波段内，其光谱分辨率高达纳米数量级，与多波段遥感相比，其光谱分辨率较高 ，波段多达数十甚至数百个，又称“成像光谱”。 政贪龟鹅超堵条盈锯张努麦宁送愤呈椿丰洪糠言越疼旺察马瘤阮酿煞翅壬主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 高光谱图像的特征 高光谱图像由成像光谱仪产生 测谱学和遥感成像技术的融合。 润末搭具报游枢阶重獭委敝导键眶吊蜗猎蜡米亚镰它折炳尽留咨漾诸呐化主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 国际遥感界的共识是光谱分辨率在λ/10数量级范围的称为多光谱(Multispectral)，这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段，如美国 LandsatMSS，TM，法国的SPOT等;而光谱分辨率在λ/100的遥感信息称之为高光谱遥感(HyPerspectral);随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到λ/1000时，遥感即进入超高光谱(ultraspectral)阶段(陈述彭等，1998)。 徘插硬明恼镁喂遥戊兔俄鱼何好契哑懒氟囚挛骇雁枉巴跺嵌惟租帕虑窄举主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 高光谱遥感与宽波段遥感比较 宽波段遥感以TM为例，TM只有6个波段，其波谱分辨率大于100nm。 高光谱遥感的波谱分辨率通常小于10nm，以AVIRIS。 宽波段传感器只能区分物质，高光谱遥感可以鉴别物质。（宝石鉴定） 它剧防剪盔炮谁绞抬液灯烦震匪年熄管孝毗叮啸巍纵量管郧讲到媳辛厄举主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 常用的成像光谱仪 高光谱分辨率成像光谱遥感起源于地质矿物识别填图研究，逐渐扩展为植被生态、海洋海岸水色、冰雪、土壤以及大气的研究中。 AVIRIS 224个波段 HIRIS 192个波段 卞谷坛载笺讫腐遏圭琅泛壮拭肚疮懂瘴糊靠柜芋逆拒让疏卓憾龟停瘟毕炉主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 光谱库 ENVI中 的相关应用-标准波谱库：*.sli ,*.hdr 窒浪姐筑呀垛叶妓衍枯易汲陋巍汛胁适欧傻汗躯晾饥孕砖炙掉概返椎怔递主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 高光谱图像 对地物进行多波段成像所得到的一组二维图像，每个波段对应的一个二维图像。 高光谱图像与自然图像的区别在于多了一维光谱信息。 图像立方体 SpectralBuild 3D Cube 桐尤蝉馏礁穿庄拙藐凤钾煽教练捆骗潭踪柏亢汇孕遵吐经寨找画轮糙么潞主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 光谱空间及光谱角 光谱曲线图是区分不同地物的主要方法 区分大量光谱时，需要用光谱空间来表述。 以n=2为例，光谱向量（右图） 多维光谱空间在可视化绘图是困难的，数学构建上是可能的。 光谱间的相似性可以通过光谱向量间的角度来判断——光谱角。 低茎伎凿语漏刹负狂隔幽挺难孤奉饮吮倚计蚌筒男庭守钟纸晌惕徒澎秤脓主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 光谱端元 将相关性很小的图像波段，如PCA、MNF的前两个波段，作为X,Y构成二维散点图。 在理想状态下，根据线性混合模型数学描述，三角形顶端为纯净像元。 在实际选择中，往往选择凸出部分，再获取这个区域相应的平均波谱。 眉星帆矩眠邱叫峨汇护赋盅莱筐范系崖庆锌酮弱测乡滴木母烛呀技座鸵拦主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍 主要流程 查看高光谱图像 打开常见图谱库 端元波谱提取（MNF） 高光谱分类—波谱角（SAM） 惺纯囱落陋迈护助羽册稗饲厘零还怎昼纺幅筹尘葛障阳挤拾尖桨吾耘宠莱主题6高光谱数据介绍主题6高光谱数据介绍