高光譜遙感基本概念

1、高光譜遙感基本概念高光譜遙感用很窄而連續(xù)的光譜通道對地物持續(xù)遙感成像的技術(shù)。在可見光到短波紅外線波段其光譜分辨率高達(dá)納米數(shù)量級，通常具有波段多特點(diǎn)，光譜通道數(shù)多達(dá)數(shù)十甚至上百以上，而且各光譜通道間往往 是連續(xù)的，因此又稱成像光譜遙感。地物光譜特征：自然界中任何地物都具有其自身的電磁輻射規(guī)律，如具有反射、吸收，外來的紫外線、可見光、紅外線和微波的某些波段 的特性，他們有都具有發(fā)射某些紅外線、微波的特性；少數(shù)地物還具有 透射電磁波的特性?；旌舷裨姆纸猓簭囊粋€(gè)像元的實(shí)際光譜數(shù)據(jù)（一般為地物光譜混合的數(shù)據(jù)）中提取各種地物成分所占的比例的法。成像光譜：就是在特定光譜域以高光譜分辨率同事獲得連續(xù)的地物光

2、譜圖像，這使得遙感應(yīng)用可以在光譜維上進(jìn)行空間展開，定量分析地球表層生物理化過程與參數(shù)。高光譜：它是一種圖譜合一的成像方式，常用于遙感或同時(shí)獲取圖像和光譜信息的應(yīng)用。地物光譜：地物的反射率隨入射波長而變化的規(guī)律。數(shù)據(jù)融合概念：遙感數(shù)據(jù)融合包括不同傳感器、不同空間分辨率、不同時(shí)相圖像 的融合，以及遙感數(shù)據(jù)與其他輔助數(shù)據(jù)如地形數(shù)據(jù)、 物化探數(shù)據(jù)的融合。三個(gè)層次：像素級，特征級，決策級。植被指數(shù)：當(dāng)光照射在植物上時(shí)，近紅外波段的光大部分被植物反射 回來，可見光波段的紅光則大部分被植物吸收，通過對近紅外和紅波段反 射率的線性或非線性組合 ,可以消除土地光譜的影響 ,得到的特征指數(shù)稱 為。表觀光學(xué)量AOP

3、 :指隨入射光場變化而變化的水體光學(xué)參數(shù)。固有光學(xué)量IOP:指不隨入射光場變化而變化，僅與水體成分有關(guān)的 光學(xué)量。 水色遙感：就是利用光學(xué)量來反演出水體成分的濃度。幾何校正：消除幾何畸變，即定量的確定圖像上的像元坐標(biāo)（圖像 坐標(biāo)）與目標(biāo)物的地理坐標(biāo)（地圖坐標(biāo)）的對應(yīng)關(guān)系。為什么要進(jìn)行幾何校正？ 遙感影像的總體變形（相對于地面真實(shí)形 態(tài)而言） 是平移、 縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭、彎曲及其他變形綜合作用的結(jié)果。 產(chǎn)生畸變的圖像給定量分析及位置配準(zhǔn)造成困難，因此遙感數(shù)據(jù)接收 后，首先由接收部門進(jìn)行校正，這種校正往往根據(jù)遙感平臺(tái)、地球、傳 感器的各種參數(shù)進(jìn)行處理。而用戶拿到這種產(chǎn)品后，由于使用目的不同 或投影

4、及比例尺的不同，仍舊需要作進(jìn)一步的幾何校正。幾何校正的兩個(gè)步驟： 1、像元坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的兩種方法直接糾正法：從原始圖象陣列出發(fā)，依次對其中每一個(gè)像元分別 計(jì)算其在輸出（糾正）圖像的坐標(biāo)。間接糾正法：從原始圖象陣列出 發(fā)，依次計(jì)算每個(gè)像元P（ X,Y）在原始圖象中的位置P（ x, y），然后 將該點(diǎn)的灰度值計(jì)算后返送給 P（X, Y）。2、像元灰度值重新計(jì)算計(jì)算每一點(diǎn)的亮度值。由于計(jì)算后的（x，y）多數(shù)不在原圖的像元 中心處，因此必須重新計(jì)算新位置的亮度值。一般來說，新點(diǎn)的亮度值 介于鄰點(diǎn)亮度值之間，所以常用內(nèi)插法計(jì)算。 通常有三種方法：最近 鄰法 雙向線性內(nèi)插法 三次卷積內(nèi)插法監(jiān)督分類：概念：先取

5、有代表性的訓(xùn)練區(qū)作為樣本，通過選擇特 征參數(shù)（如像元亮度均值，方法等），確定判別函數(shù)，據(jù)此進(jìn)行分類。 算法： 平行管道分類， 最小距離分類， 線性判別法， 最大似然判別法， 模糊分類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，決策樹法，專家系統(tǒng)分類。優(yōu)點(diǎn)：可充分利用分類地區(qū)的先驗(yàn)知識(shí)，預(yù)先確定分類的類別； 可控制訓(xùn)練樣本的選擇， 并可通過反復(fù)檢驗(yàn)訓(xùn)練樣本， 以提高分類精度， 避免分類中的嚴(yán)重錯(cuò)誤；避免了非監(jiān)督分類中對光譜集群組的重新歸 類。缺點(diǎn)：人為主觀因素較強(qiáng)；訓(xùn)練樣本的選取和評估需花費(fèi)較多的人 力時(shí)間；只能識(shí)別訓(xùn)練樣本中所定義的類別，從而影響分類結(jié)果。 非 監(jiān)督分類（又稱聚類分析）：概念：在沒有先驗(yàn)類別作為樣本的條件

6、 下，根據(jù)像元間相似度大小進(jìn)行計(jì)算自動(dòng)判別歸類，無須人為干預(yù)，分 類后需確定地面類別。算法： 聚類法， 分裂法， 動(dòng)態(tài)聚類， K 均值算法， ISODATA 算法。優(yōu)點(diǎn)：無需對分類區(qū)有較多的了解，僅需一定的知識(shí)來解釋分類 出現(xiàn)的集群組；人為誤差減少，需輸入的初始參數(shù)較少；可形成范圍很小但有獨(dú)特 光譜特征的集群， 所分的類別比監(jiān)督分類的類別更均質(zhì)；獨(dú)特的覆蓋量 小的類別均能夠被識(shí)別。缺點(diǎn)：對其結(jié)果需進(jìn)行大量分析及后處理，才 能得到可靠分類結(jié)果；存在同物異譜及異物同譜現(xiàn)象， 使集群組與類別 的匹配難度大； 不同圖像間的光譜集群組無法保持其連續(xù)性， 難以對比。 高光譜進(jìn)行分類的流程 遙感圖像監(jiān)督分類

7、處理的一般流程：確定分類 類別選擇特征 提取訓(xùn)練數(shù)據(jù) 測算總體的統(tǒng)計(jì)量 分類檢驗(yàn)結(jié) 果 遙感圖像非監(jiān)督分類處理的一般流程：選擇特征 確定類別數(shù)與先 驗(yàn)值 測算總體統(tǒng)計(jì)量 分類確定分類類別 檢驗(yàn)結(jié)果輻射校正原因：大氣散射與吸收對下行輻射和遙感器接收的上行輻射的光 譜特性造成深刻影響。方法：圖像統(tǒng)計(jì)學(xué)模型法（相對反射率反演），包括平場域法，內(nèi)部平均法，經(jīng)驗(yàn)線性法，對數(shù)殘差法。大氣 輻射傳輸模型法（絕對反射率反演），包括 6S 大氣輻射校正模型， ATREM 大氣輻射校正模型， FLAASH 大氣校正 FLAASH 模型主要有 以下 6 方面內(nèi)容 1 輸入文件準(zhǔn)備 2 基本參數(shù)設(shè)置 3 多光譜數(shù)據(jù)參數(shù) 設(shè)置 4 高光譜數(shù)據(jù)參數(shù)設(shè)置 5 高級設(shè)置 6 輸出文件 7 處理結(jié)果 以 小麥冠層葉片氮含量的反演為例 1：數(shù)據(jù)獲取 2：提取目標(biāo)區(qū)域（利用 植被指數(shù)；利用分類算法） 3：選擇植被指數(shù) 4：建立反演模型（利用 各光譜指數(shù)建立反演模型，并進(jìn)行比較分析）5：指數(shù)與反演模型的評估（各光譜指數(shù)反演模型