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(完整word版)高光谱数据处理基本流程

高光谱分辨率遥感

用很窄(10l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其

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光谱分辨率高达纳米(nm）数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以

上,而且各光谱通道间往往是连续的,每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又

通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry)遥感。

高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点：

(1）波段多—-可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段；

(2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm；

（3）波段连续—-有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地

物光谱；

(4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加；

（5）信息冗余增加—-由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。

优点：

（1）有利于利用光谱特征分析来研究地物；

（2）有利于采用各种光谱匹配模型；

(3）有利于地物的精细分类与识别。

ENVI高光谱数据处理流程：

一、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。辐射校正一

般由数据提供商完成。

二、显示图像波谱

打开高光谱数据,显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出.

三、波谱库

1、标准波谱库

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软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。

2、自定义波谱库

ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱来源包括收集任

意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等.

3、波谱库交互浏览

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

四、端元波谱提取

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。

端元波谱的确定有两种方式：

（1）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；

(2）在遥感图像上得到的“图像端元”.

端元波谱获取的基本流程：

（1）MNF变换

重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析

在高光谱数据处理中的不足。

(2）计算纯净像元指数PPI

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PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。

作用及原理：

纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最

“纯的像元。（通常基于MNF变换结果来进行)

纯净像元指数可以将N维散点图映射为一个随机单位向量来计算，每次映射的极值像元被

记录下来，并且被标为极值的总数也被记录下来。

按照多次映射每个像元被记录为极值像元的次数来决定该像元是否为纯净像元。

（3)端元波谱收集

n维可视化工具-选取样本像元—生成地物平均波谱

五、波谱识别和图像分类

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、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.

六、分类结果浏览及后处理

（1）以RGB方式在ENVI中显示高光谱数据，进行查看分类结果.

（2)利用波谱沙漏工具进行分类后处理

基本流程:影像亮度值定标为反射率—最小噪声分离（MNF）—纯净像元指数（PPI)—n维

散度分析—选择终端单元-地物制图（地物识别）

高光谱遥感与多光谱遥感的异同点：

1、光谱分辨率在λ/10数量级范围的称为多光谱,这样的遥感器