高光譜圖像分類實驗

1、實驗報告姓名 專業(yè)： 學號 日期： 2015 年 12 月 22 日課程名稱：高光譜遙感 指導教師（學生填寫）： 成績： 教師簽名：一、 實驗項目：高光譜遙感圖像的分類 二、 實驗類型（選）：0演示實驗；1驗證實驗；2綜合實驗；3設計性實驗；4創(chuàng)新實驗三、 實驗目的：利用ENVI軟件實現高光譜遙感圖像的分類 四、 實驗準備：電腦一臺，ENVI Classic軟件，HSI數據 五、 實驗簡要操作步驟及結果：1、EFFORT Folishing處理。本次實驗所用HIS數據是進行了大氣校正等處理后的數據，由于數據光譜曲線呈明顯的鋸齒狀。所以先利用EFFORT Folishing工具進行處理。1） 選

2、擇Spectral->EFFORT Folishing2） 出現“Select EFFORT Input File”對話框，選擇數據，點擊OK。3）出現“EFFORT Input Parameters”窗口，進行目標的選擇以及參數的設置。處理完成后生成數據Memory14）將處理前后同一像元的光譜曲線進行比較 處理前光譜曲線 處理后光譜曲線可以明顯看出，經過EFFORT Folishing處理后的數據，其波譜曲線比較平緩，明顯的鋸齒狀消失。2、Spectral Angle Mapper 光譜角填圖光譜角填圖是一種監(jiān)督分類技術。該算法是將圖像波譜直接同參考波譜匹配的一種交互式分類方法，是一

3、種比較圖像波譜與地物波譜或波譜庫中地物波譜的自動分類方法。 定義示意圖 計算公式1)選擇Spectral->Mapping Methods->Spectral Angle Mapper.2)選擇Memory1數據進行處理。出現Endmember Collection:Sam窗口。3）在#3窗口選擇Overlay->Region of Interest.用Zoom視野在圖像上選擇感興趣區(qū)域（明顯的地物類型區(qū)域）4）將選擇的區(qū)域加載到Endmember Collection:Sam窗口中，在Endmember Collection:Sam窗口中選擇Import->from

4、ROI/EVF from input file.將所選區(qū)域全選，點擊OK。5）點擊Apply，出現Spectral Angle Mapper Paramemters對話框。設置參數，選擇文件保存位置。點擊OK生成Angle數據。完成基于Spectral Angle Mapper 方法的遙感圖像監(jiān)督分類。注：圖像中黑色區(qū)域即因為該像元比特定的最大角度的弧度閾值更大，導致不能被進行分類。3、Linear Spectral Unmixing線性混合像元分解混合像元分解是指從實際光譜數據(一般為多地物光譜混合的數據)中提取各種地物成分（端元）以及各成分所占的比例（豐度）的方法。Linear Spect

5、ral Unmixing可以根據物質的波譜特征，獲取多光譜或高光譜圖像中物質的豐度信息，即混合像元分解過程。線性波譜分離結果是一系列端元波譜的灰度圖像（豐度圖像），圖像的像元值表示端元波譜在這個像元波譜中占的比重。比如端元波譜A的豐度圖像中一個像元值為0.45，則表示這個像元中端元波譜A占了45%。豐度圖像中也可能出現負值和大于1的值，這可能是選擇的端元波譜沒有明顯的特征，或者在分析中缺少一種或者多種端元波譜。1）選擇Spectral-> Mapping Methods->Linear Spectral Unmixing2）出現Unmixin

6、g Input File對話框，選擇數據Memory1。3) 出現Endmember Collection：Unmixing對話框，選擇Import from ROI/EVF file，將上面進行Spectral Angle Mapper處理ROI所選擇的感興趣區(qū)域加載到Endmember Collection：Unmixing對話框中。選擇所有，點擊Apply4）彈出Unmixing Parameters對話框。如果用戶想在分解過程中運用限制性條件則用箭頭切換按鈕選擇【Yes】。如果選擇了【Yes】，在Weight文本框里輸入一個權重。這一權重被添加在分解倒置過程中的聯立方程里。權重越大，所進行的分類就越滿足設定的限制條件。5）點擊OK開始進行光譜分解。6）混合光譜分解的結果。光譜分解的結果將以一系列灰度圖像的形式出現，每個端元對應一幅豐度圖像，并加