技術(shù)專題高光譜數(shù)據(jù)的處理與分析

1、技術(shù)專題：高光譜數(shù)據(jù)的處理與分析技術(shù)支持郵箱： .cn技術(shù)支持熱線： -5官方技術(shù)博客： 官方技術(shù) 高光譜分辨率遙感（Hyperspectral Remote Sensing）空間成像的同時(shí)，記錄下成百個(gè)連續(xù)光譜通道數(shù)據(jù)光譜通道窄（10-2）而連續(xù)，從每個(gè)像元均可提取一條連續(xù)的光譜曲線專題背景高光譜遙感本身的特點(diǎn)具有很大的應(yīng)用前景本專題介紹高光譜圖像預(yù)處理、物質(zhì)識(shí)別、圖像分類的處理流程專題介紹1、波譜庫(kù)自ENVI5.2版本，重新梳理了原有的標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)，新增一些物質(zhì)波譜，ENVI5.4版本存放在HarrisENVI54 resourcespeclib，分別存放在四個(gè)文件夾中ASTER Spect

2、ral Library Version 2IGCP264波譜庫(kù)USGS植被波譜庫(kù)1.1 ENVI標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)保留原來(lái)的5種標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)，存放在HarrisENVI54classicspec_lib，分別在5個(gè)文件夾中，儲(chǔ)存為ENVI波譜庫(kù)格式USGS礦物波譜植被波譜JPL波譜庫(kù)IGCP264波譜庫(kù)JHU波譜庫(kù)1.1 ENVI Classic標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)ENVI提供自定義波譜庫(kù)功能，允許您基于不同的波譜來(lái)源創(chuàng)建波譜庫(kù)，波譜來(lái)源包括：ASCII文件，由ASD波譜儀獲取的波譜文件，其他波譜庫(kù)，感興趣區(qū)均值，波譜剖面和曲線等等。步驟輸入波長(zhǎng)范圍波譜收集保存波譜庫(kù)1.2 波譜庫(kù)創(chuàng)建波譜庫(kù)瀏覽器提供很多的交互功

3、能，包括設(shè)置波譜曲線的顯示樣式、添加注記、優(yōu)化顯示曲線等編輯數(shù)據(jù)、繪圖參數(shù)添加注記波譜曲線對(duì)比1.3 波譜庫(kù)交互2、圖像預(yù)處理高光譜圖像的預(yù)處理主要是輻射校正，輻射校正包括傳感器定標(biāo)和大氣糾正。輻射校正一般由數(shù)據(jù)提供商完成。圖像預(yù)處理專題內(nèi)容：用FLAASH對(duì)AVIRIS航空高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正數(shù)據(jù)：“301-技術(shù)專題：高光譜數(shù)據(jù)處理與分析1-大氣校正1-AVIRIS高光譜數(shù)據(jù)”航空高光譜數(shù)據(jù)FLAASH大氣校正專題內(nèi)容：用FLAASH對(duì)HJ-HIS航天高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正數(shù)據(jù)：“301-技術(shù)專題：高光譜數(shù)據(jù)處理與分析1-大氣校正2-HJ-HSI高光譜數(shù)據(jù)”航天高光譜數(shù)據(jù)FLAASH大氣校

4、正3、端元波譜端元的物理意義是指圖像中具有相對(duì)固定光譜的特征地物類型，它實(shí)際上代表圖像中沒(méi)有發(fā)生混合的“純點(diǎn)”。類似于監(jiān)督分類中的訓(xùn)練樣本端元光譜的確定有兩種方式：使用光譜儀在地面或?qū)嶒?yàn)室測(cè)量到的“參考端元”，一般從標(biāo)準(zhǔn)波譜庫(kù)選擇在遙感圖像上得到的“圖像端元”：從二維散點(diǎn)圖中基于幾何頂點(diǎn)的端元提取借助純凈像元指數(shù)（Pixel Purity IndexPPI）和n維可視化工具用于端元波譜收集基于連續(xù)最大角凸錐（Sequential Maximum Angle Convex Cone簡(jiǎn)稱SMACC）的端元自動(dòng)提取。端元波譜4、高光譜圖像物質(zhì)識(shí)別ENVI提供許多波譜分析方法，包括：二進(jìn)制編碼、波譜角

5、分類、線性波段預(yù)測(cè)（LS-Fit）、線性波譜分離、光譜信息散度、匹配濾波、混合調(diào)諧匹配濾波（MTMF）、包絡(luò)線去除、光譜特征擬合、多范圍光譜特征擬合等4 物質(zhì)識(shí)別專題內(nèi)容：用波譜角分析方法從高光譜圖像中識(shí)別物質(zhì)數(shù)據(jù)“301-技術(shù)專題：高光譜數(shù)據(jù)處理與分析2-物質(zhì)識(shí)別”4 物質(zhì)識(shí)別端元波譜收集物質(zhì)識(shí)別5、高光譜圖像分類5 高光譜圖像分類流程專題內(nèi)容基于PPI端元提取方法完成高光譜圖像分類數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)“301-技術(shù)專題：高光譜數(shù)據(jù)處理與分析3-高光譜分類”5 高光譜圖像分類5.1 端元波譜獲取（一、基本流程）MNF變換計(jì)算純凈像元指數(shù)PPIN維可視化工具選取樣本像元獲取樣本像元的平均波譜識(shí)別平均樣本波

6、譜MNF變換重要作用用于判定圖像內(nèi)在的維數(shù)分離數(shù)據(jù)中的噪聲減少計(jì)算量彌補(bǔ)了主成分分析在高光譜數(shù)據(jù)處理中的不足計(jì)算時(shí)需要輸入的參數(shù)統(tǒng)計(jì)信息的圖像范圍shift diff subset噪聲統(tǒng)計(jì)文件（可以用到另一副圖像上做變換）MNF統(tǒng)計(jì)文件(反變換的時(shí)候要用)MNF變換輸出波段選擇(根據(jù)特征值選擇輸出波段)5.1 端元波譜獲?。ǘ?、MNF變換）計(jì)算純凈像元指數(shù)PPIPPI生成的結(jié)果是一副灰度的影像,DN值越大表明像元越純.作用及原理純凈像元指數(shù)法對(duì)圖像中的像素點(diǎn)進(jìn)行反復(fù)迭代，可以在多光譜或者高光譜影像中尋找最” 純”的像元.(通?；贛NF變換結(jié)果來(lái)進(jìn)行)純凈像元指數(shù)可以將N維散點(diǎn)圖迭代映射為一個(gè)

7、隨機(jī)單位向量來(lái)計(jì)算,每次映射的極值像元被記錄下來(lái),并且被標(biāo)為極值的總數(shù)也被記錄下來(lái).按照多次映射每個(gè)像元被記錄為極值像元的次數(shù)來(lái)決定該像元是否為純凈像元.計(jì)算時(shí)需要輸入的參數(shù)進(jìn)行迭代的次數(shù)設(shè)置域值的系數(shù)(極值像元的域值)數(shù)據(jù)二次采樣(減少內(nèi)存,但不能太小)5.1 端元波譜獲?。ㄈ?、PPI計(jì)算）端元波譜收集N維可視化工具選取樣本像元生成地物平均波譜波譜分析,端元識(shí)別5.1 端元波譜獲取（四、端元波譜收集）波譜角分類/Classification/Supervised Classification/Spectral Angle Mapper Classification5.2 波譜識(shí)別得到的結(jié)果就是ENVI的分類文件的格式，自動(dòng)加載顯示在圖中。分類后處理5.3 分類結(jié)果瀏覽及后處理向?qū)讲ㄗV分析工具影像亮度值定標(biāo)為反射率最小噪聲分離（MNF）純凈像元指數(shù)（PPI）N維散度分析選擇終端單元地物制圖（地物識(shí)別）5.4 向?qū)侥繕?biāo)識(shí)別沙漏分析工具Apparent ReflectanceMNFPPIn-DIDMap Distributionand Abundance流程化操作進(jìn)行地物識(shí)別本