高光譜實驗指導

1、目 錄實驗一 高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取 . 1實驗二 高光譜遙感數(shù)據(jù)的大氣校正 . 4實驗三 地物光譜測量與成像 . 7實驗四 MNF 與端元選取 . 11實驗五 光譜特征分析 . 171實驗一 高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取實驗目的高光譜遙感數(shù)據(jù)的具有較高的光譜分辨率，每個波段的范圍小（窄波段），通常具有數(shù)十個至200 多個窄波段。本次實驗的目的是利用ENVI、Erdas 等軟件觀察TM、AVIRIS 和Hyperion 等遙感數(shù)據(jù)或者實驗室使用Headwall 高光譜相機拍攝的高光譜圖像數(shù)據(jù)，認識高光譜數(shù)據(jù)的圖譜合一的特點。實驗內(nèi)容1、 合成真彩色和假彩色的影像2、 提取同類或異類地物（物體）的光譜曲線預備

2、知識1、 遙感數(shù)據(jù)的基本參數(shù)a) ETM波段 波長(微米) 分辨率(米) 主要作用Band 1 藍綠波段 0.45-0.52 30 用于水體穿透,分辨土壤植被Band 2 綠色波段 0.52-0.60 30 分辨植被Band 3 紅色波段 0.63-0.69 30處于葉綠素吸收區(qū)域, 用于觀測道路/裸露土壤/植被種類效果很好Band 4 近紅外 0.76-0.90 30用于估算生物數(shù)量, 盡管這個波段可以從植被中區(qū)分出水體，分辨潮濕土壤，但是對于道路辨認效果不如TM3Band 5 中紅外 1.55-1.75 30用于分辨道路/裸露土壤/水, 它還能在不同植被之間有好的對比度,并且有較好的穿透大

3、氣、云霧的能力。2b) AVIRIS指標 波段 波長(微米)波長范圍 400-2500nm Band 1-4 紫外 0.369-0.399光譜分辨率 10nm Band 5-14 藍光 0.409-0.497Fwmh 10nm Band 15-24 綠光 0.507-0.596Band 25-36 紅光 0.606-0.693Band 37-63近紅外0.702-1.048c) Hyperion指標 波段 波長(微米)波長范圍 430-2400 Band 1-5 紫外 0.356-0.396光譜分辨率 10nm Band 6-15 藍光 0.406-0.498Band 16-25 綠光 0.5

4、08-0.600Band 26-36 紅光 0.609-0.691Band 37-184 近紅外 0.702-1.992Band 185-242 中紅外 2.002-2.577報告內(nèi)容1、 分別使用AVIRIS 和Hyperion 數(shù)據(jù)，如何針對植被、水體等不同地物進行假彩色合成選擇合適的波段？2、 分別從ETM+，AVIRIS 和Hyperion 數(shù)據(jù)中分別選取5 種不同的地物，提取曲線。從光譜剖面曲線上，比較分析多光譜數(shù)據(jù)和高光譜數(shù)據(jù)的各自特點。3、 信噪比計算，對Headwall 拍攝的數(shù)據(jù)，采用MNF 去噪后，實現(xiàn)以下計算和比較分析：a) 去噪前后，各波段圖像的信噪比值Band 6 熱

5、紅外 10.40-12.50 60 感應發(fā)出熱輻射的目標。Band 7 中紅外 2.09-2.35 30對于巖石/礦物的分辨很有用, 也可用于辨識植被覆蓋和濕潤土壤。Band 8 全色 0.52-0.90 15得到的是黑白圖象, 分辨率為15m,用于增強分辨率, 提供分辨能力。3b) 去噪前后，同一像素的（或同一區(qū)域的平均）光譜的信噪比值4實驗二 高光譜遙感數(shù)據(jù)的大氣校正實驗目的大氣的影響對高光譜遙感而言比多光譜遙感更重要，尤其是陸地高光譜遙感，消除大氣的影響而獲得接近地面測量的光譜數(shù)據(jù)，對于準確識別地物、屬性估計等具有十分重要的意義。大氣校正的目的是消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，獲得

6、地物反射率和輻射率、地表溫度等真實物理模型參數(shù)，用來消除大氣中水蒸氣、氧氣、二氧化碳、甲烷和臭氧對地物反射的影響，消除大氣分子和氣溶膠散射的影響。本次實驗的目的是掌握一般大氣校正方法，理解大氣傳輸過程中散射、吸收和折射作用的影響機理和校正的原理，掌握大氣校正的一般方法和處理過程。實驗內(nèi)容1、使用黑暗目標法分別對TM和AVIRIS影像進行大氣校正2、使用FLAASH模塊對AVIRIS影像進行大氣校正預備知識1、黑暗目標消減法(Dark Object Substraction,DOS)a) 基本原理：尋找影像中的最暗的目標區(qū)域，假設該區(qū)域的光譜反射率為0，而實際獲得的反射率是由于大氣影響或程輻射的

7、結果，并且其它區(qū)域受到相同的影響。那么，可以通過從每個像元的反射率5扣除掉黑暗目標的反射率就可以達到大氣校正的目的。通常情況下，我們一般選擇水體作為暗目標。b) ENVI 中DOS 的操作i. ENVI 中DOS 被稱為Dark Subtractii. 依次選擇菜單 Basic Tool > Preprocessing > GeneralPurpose Utilities > Dark Subtract，啟動模塊。選擇待校正的圖像，選擇Band Minimum 選項，即每個波段的最小值將被自動選為暗目標的反射率。處理后保存結果即可。2、ENVI FLAASHa) 簡介：ENV

8、I 的高精度大氣校正工具包，其最新擴展模塊FLAASH2.0 專門對波譜數(shù)據(jù)進行快速大氣校正分析。FLAASH可以處理任何高光譜數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)和航空數(shù)據(jù)(860nm/1135nm)，這些數(shù)據(jù)是由HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO1)AISA、HARP、DAIS、Probe1、TRWIS3、SINDRI、MIVIS、 OrbView4、NEMO 等傳感器獲得的。FLAASH還可以校正垂直成像數(shù)據(jù)和側視成像數(shù)據(jù)。FLAASH 是目前精度最高的大氣輻射校正模型，使用了 MODTRAN 4 輻射傳輸模型的代碼，基于像素級的校正，校正由于漫反射引起的連帶效應，包含卷

9、云和不透明云層的分類圖，可調(diào)整由于人為抑止而導致的波譜平滑。FLAASH 可對Landsat, SPOT,AVHRR, ASTER, MODIS, MERIS, AATSR,IRS 等多光譜、高光譜數(shù)據(jù)、航空影像及自定義格式的高光譜影像進行快速大氣校氣校正的目的。通常情況下，我們一般選擇水體作為暗目標。6b) ENVI 中的FLAASH 的操作請參見附件ENVI FLAASH使用手冊報告內(nèi)容1、一些基本的概念：a) 大氣散射b) 大氣吸收和地面遙感可以利用的主要大氣窗口c) 解釋為什么天空是藍色的，而在太陽升起和落下時天空會呈現(xiàn)紅色或橘紅色d) 為什么需要進行大氣校正2、對比分析 DOS 和F

10、LAASH 的處理結果，注意典型地物的校正效果。從大氣傳輸過程簡要分析一下FLAASH 的關鍵參數(shù)設置對結果的影響。7實驗三 地物光譜測量與成像實驗目的1、 了解地面高光譜數(shù)據(jù)獲取的一般方法和測量過程2、 了解地物光譜儀的一般工組原理3、 理解地物光譜測量是定量遙感建模的重要內(nèi)容實驗內(nèi)容1、了解野外便攜式地物光譜儀的原理、使用和操作2、使用野外便攜式地物光譜儀測量典型地物（水，土，作物）的光譜曲線預備知識1、便攜式地物光譜儀的基本工作原理光纖光譜儀是現(xiàn)代主流的便攜式地物光譜儀，基本工作原理是光源發(fā)光通過光纖傳導入采樣探頭，光線照射于物體表面后，反射光再經(jīng)探頭導入與光譜儀相連的光纖束，被測光由接

11、頭入射到光譜儀內(nèi)。光譜儀內(nèi)的分光結構至關重要。入射光經(jīng)反射準直鏡準直，平面反射式光柵分光后，將入射光分成按一定波長順序排列的單色光，再由成像物鏡聚焦后，投射到CCD陣列的光敏面上進行檢測。典型的光纖光譜儀的構造如下圖。Vs(實驗采用式中，()分別為測2、幾1) SV2) 海垂直測量()為被測量物體種便攜式VC 便攜式地光洋光學US光方法，計􀟩􁈺􀟣􁈻物體的反和標準版地物光譜物光譜儀光譜內(nèi)置存通線陣列探譜分辨率（最小積分SB4000VIS光譜內(nèi)置存儲通道線陣列探譜分辨率（最小積分算公式為􀵌􀜸

12、􁈺􀟣􁈻􀜸􀯦􁈺􀟣􁈻射率，s的儀器測儀的基本參數(shù)范圍： 35儲器 ： 50道數(shù) ： 10測器： (2(FWHM）： 時間： 1NIR范圍： 35器 ： -數(shù) ： -測器： 36FWHM）： 1.時間： 3.：􀵈 􀟩􀯦􁈺􀟣􁈻s()為標準量值。50 250000 scans(掃0241) 512 Si，2) 256 InGa3) 256 擴展3.5nm,

13、 3508.5nm 10006.5nm, 185毫秒50 1000648 Si，3505nm, 350 8 毫秒􁈻版的反射nm)350-1000nmaAs，1000-1的InGaAs0 1000 n0 1850 n50 2500nm-1000nm1000 nm率，V(m1850nms，1850-25nmnmnm8)，00nm9實驗步驟1、 測量目標和條件的選擇（1） 環(huán)境: 無嚴重大氣污染，光照穩(wěn)定，無卷云或濃積云， 風力小于3 級，避開陰影和強反射體的影響(測量者不穿白色服裝)。（2） 時間: 地方時9: 3014: 30 。（3） 取樣: 選擇物體自然狀態(tài)的表面作為觀測面

14、，取樣面積大于地物自然表面起伏和不均勻的尺度，被測目標面要充滿視場。（4） 標準板: 標準板表面與被測地物的宏觀表面相平行， 與觀測儀器等距，并充滿儀器視場，保證板面清潔。2、 安裝儀器開始測試（1） 對準標準板，讀取數(shù)據(jù)為Vs 。（2） 移開標準板對準地物，讀取數(shù)據(jù)Vg 。（3） 重復步驟(1)(2)， 測量59 次， 記錄數(shù)據(jù)， 計算平均值。（4） 更換目標，做好信息記錄， 重復(1)(3)步驟。（5） 整理數(shù)據(jù)，根據(jù)上述公式計算反射率g() , 標準板的反射率's() 為已知值。儀器安裝注意事項:Ø 測量高度: 儀器保持水平架設，離被測地物表面距離1m。Ø 幾

15、何關系:儀器軸線與天頂?shù)膬A斜角<±2°，標準面水平10放置。3、 分析實測結果（1）根據(jù)計算結果，準確繪出地物光譜反射率曲線圖。（2）根據(jù)所繪曲線， 比較不同地物光譜特征，分析在遙感影像上可能產(chǎn)生的差異。（3）分析實習過程中可能引起誤差的因素。報告內(nèi)容1、 分析地物光譜測量過程中的幾種主要的影響因素。2、 在Excel 或Matlab 中繪制測量得到的典型地物的光譜曲線，并從地物的光譜響應特征和特征波段的測量結果對數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行分析和簡要評價11實驗四 MNF 與端元選取實驗目的光譜解混是高光譜數(shù)據(jù)處理與分析的基本方法和必要的過程。本次實驗目的是了解高光譜影像混合的基

16、本理論，掌握端元選取和光譜解混的一般方法。實驗內(nèi)容1、MNF變換是本次實驗使用AVIRIS的高光譜影像，已經(jīng)經(jīng)過消光和大氣校正。在ENVI中打開該影像，按照下列步驟進行MNF變換處理：（1） 從ENVI 的主菜單按照下列之一的方式打開MNF 的對話框a) Transform MNF Rotation Forward MNF Estimate NoiseStatistics From Datab) Spectral MNF Rotation Forward MNF Estimate NoiseStatistics From Data（2） 選擇 文

17、件，默認 Spatial Subsetting, SpectralSubsetting, 和 Masking，然后點擊OK，打開Forward MNFTransform Parameters 的對話框；（3） 按照下圖的命名方式指定每個文件名和參數(shù)，文件路徑可以指定到其他位置。其他參數(shù)缺省。（4） 點繪圖窗口Bands L擊OK，(下圖)，List窗口中ENVI運行并且cup。下圖描完畢后，95mnf.da述了各個會出現(xiàn)Mat會自動加波段包含MNF Eige入到Av噪聲的大envaluesvailable小。特12s的征（3）值越接近有效性。2、端（1） 在個波段，Load Ba（2） 觀To

18、ols 框中選擇或者選擇注意散點利用散點1的波段元選取Availabl選擇Graand，按照察MNF的2D Scatte不同的兩兩個編號圖中的拐圖選擇端包含的噪e Bandsay Scale，灰度圖像散點圖er Plots ，個編號差較大但差角或定點元。在S聲越大，List窗口中點擊Dis的方式打。在顯示然后在S異比較大異小的波。Scatter P因此從上選擇cuplay #1，開。cup95mnScatter P的波段段（如lot窗口中圖中可以p95mnf.d選擇Newnf的窗口上lot Band（如bandband24和，選擇O判斷波段dat，選擇w Display依次選擇Choice對1

19、和bandband25Options 13的第1y 和話25），）。ChangeMNF BanImage:分數(shù)據(jù)點然后右擊來。再次位置ROIMNF的Ie Bands，nd 1 和MROI，在，如下圖選擇多邊選擇ClasI，并選中Image wi打開BaMNF Band窗口中點例子所示形，數(shù)據(jù)ss New。從菜單indow 就nd Choiced 2，點擊云的拐角：點在對應w，按照上中選擇可以看到e對話框，OK。然后或者延伸的圖像中面的要求Options 相應的像X和Y分別選擇Op出去的就會用繪制另Image素點。對應選ptions 位置選擇紅色顯示外一個不e: Dance。14擇部出同在（4預

20、備Rot中的的主和重選擇Opti區(qū)域。重來辨識端4） 在cupInteres的窗口中選擇Plot面平均反知識MNF 變換最小噪聲tation）工噪聲，減成分變換新調(diào)節(jié)數(shù)ons Ex復上述過元是十分p95eff窗st，將保存選擇Statt 和Mea射光譜。分離變具用于判少隨后。第一據(jù)中的xport All，程得到多重要的?？诘牟藛蔚腞OI調(diào)ts,選擇所an for all接下來可換（Min定圖像數(shù)處理中的次變換（噪聲，這步，在ROI T個端元中選擇Ov入到cup有的ROIl ROIs ，以用Znimum N據(jù)內(nèi)在的計算需求基于估計操作使Tool對話框。注意，verlay p95eff的顯I顯示統(tǒng)計就可以得profile觀Noise Frac維數(shù)（即量。MN的噪聲協(xié)變換后的中顯示通過不同Region示窗口。結果的窗到每一個察每個端ction Rot波段數(shù)NF 本質(zhì)上方差矩陣噪聲數(shù)據(jù)定義的這波段的組n of在ROI T口，在其ROI的元的光tation，M），分離數(shù)是兩次層）用于分只有最小15些合Tool中表譜。MNF據(jù)疊離的16方差且沒有波段間的相關。第二步是對噪聲白化數(shù)據(jù)（Noisewhitened）的標準主成分變換。為了進一步進行波譜處理，通過檢查最終特征值和相關圖像來判定數(shù)據(jù)的內(nèi)在維數(shù)。數(shù)據(jù)空間可被分為兩部分：一部分與較大特征值和相對應的特征圖像相關，其余部分與近似相同的特征值