《课程讲解》-5 高光谱遥感数据的特征选择与提取80页PPT
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高光谱影像特征选择与提取
高光谱影像特征选择与提取高光谱遥感影像是指通过遥感技术获取的光谱波段范围较宽的遥感影像，相比于普通遥感影像，具有更多的光谱信息。
高光谱影像的特征选择与提取是指从大量的光谱波段中选择出最能表达影像特征的波段，并对这些波段进行特征提取，以达到降维、去冗余和突出关键信息的目的。
本文将介绍高光谱影像特征选择与提取的方法和应用。
高光谱影像特征选择主要有两个目标：一是减少维度，将原始光谱数据降维为较低维度的特征向量，以方便后续处理；二是挖掘出与分类或回归任务相关的关键特征波段，以提高分类或回归的准确性。
常用的特征选择方法包括相关系数法、信息增益法、主成分分析法等。
相关系数法通过计算每个波段与所研究对象的相关程度，选择与目标变量相关性较强的波段作为特征波段。
信息增益法则根据每个波段对目标变量的贡献度选择特征波段，贡献度高的波段被认为是最有价值的特征波段。
主成分分析法则通过对原始光谱数据进行线性变换，将原始变量转换成一组互不相关的主成分，从而实现降维的目的。
在特征选择的基础上，还需要进行特征提取，以提取出更具有鉴别能力的特征。
常用的特征提取方法包括谱角法、植被指数法、特征空间法等。
谱角法是基于波段直接组合获取鉴别能力强的特征，通过计算不同波段之间的角度，来提取出能够鉴别不同地物的特征。
植被指数法是基于植被光谱反射率特点的一种特征提取方法，通过计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）等，来提取出与植被相关的特征。
特征空间法是基于光谱波段组合的一种特征提取方法，通过对多个波段进行线性或非线性组合，生成新的特征空间，从而提取出不同地物的特征。
除了上述方法，还可以通过机器学习算法，如支持向量机、决策树等，来进行特征选择与提取。
这些算法能够在训练模型的过程中自动选择最具有鉴别能力的特征，并对其进行提取。
高光谱影像特征选择与提取在农业、环境监测、地质勘探等领域有着广泛的应用。
例如，在农业领域，可以通过对农作物的高光谱影像进行特征选择与提取，来实现病虫害的自动检测与预警；在环境监测领域，可以通过高光谱影像进行景观类型分类与变化监测；在地质勘探领域，可以通过高光谱影像提取地质矿产信息，实现资源勘探与开发。
高光谱遥感分解课件
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词
种植结构优化
详细描述
高光谱遥感技术能够识别不同种类的 农作物，通过监测农作物的分布和生 长状况，可以优化种植结构，提高土 地利用效率和农业生产效益。
案例二：高光谱遥感在环境监测中的应用
总结词
污染物监测
详细描述
高光谱遥感技术能够监测大气、水体和土壤中的污染物，如二氧化硫、氮氧化物、重金 属等。通过对污染物的光谱特征进行分析，可以实时监测污染物的排放和扩散情况，为
05 实际应用案例分析
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词：精准监测
详细描述：高光谱遥感技术能够获取地表覆盖物的光谱信息，通过分析这些光谱 信息，可以精确地监测农作物的生长状况、病虫害情况以及土壤质量等，为农业 生产提供科学依据。
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词：产量预测
详细描述：利用高光谱遥感技术，可以预测农作物的产量。通过对农作物生长过程中的光谱信息进行监测和分析，可以建立 产量预测模型，提高预测的准确性和可靠性。
进行分类。
非监督分类
02
对未知类别的样本进行聚类分析，将相似的像素归为同一类。
目标识别
03
利用提取的特征和分类结果，对目标进行识别和定位。
04 高光谱遥感技术发展与展望
高光谱遥感技术的发展趋势
技术创新
随着传感器技术的不断进步，高光谱遥感器的空间分辨率 和光谱分辨率将得到进一步提升，能够获取更丰富、更精 准的地物信息。
详细描述
高光谱遥感技术能够识别不同类型的矿产资源，通过对地 表的光谱信息进行监测和分析，可以确定矿产资源的分布 和储量，为矿产资源勘探提供有力支持。
总结词
高光谱遥感分解课件
谱间关系分析在高光谱遥感数据的应用中具有重要的作用，如地物分类、变化检测、场景模拟等，因此 是高光谱遥感分解中不可或缺的一环。
土地利用分类与变化监测
总结词
利用高光谱遥感技术可以准确识别和区分不同类型的土地利用，如城市、农田、森林等，并监测其变化情况。
详细描述
高光谱遥感通过获取地物在不同光谱波段的反射率数据，能够区分具有细微光谱特征差异的地物，从而实现对土 地利用类型的精细分类。同时，通过不同时间点的遥感数据对比，可以监测土地利用的变化情况，为土地资源管 理和规划提供依据。
城市规划与管理领域
高光谱遥感技术可以用于城市规划、 城市环境监测、交通管理等方面，提 高城市管理和服务水平。
• 高光谱遥感技术原理 • 高光谱遥感分解方法 • 高光谱遥感应用实例 • 高光谱遥感技术展望
高光谱遥感的定义
高光谱遥感的特点
高光谱分辨率
。
多维度信息
连续光谱覆盖 定量分析
高光谱遥感的应用领域
环境监测
资源调查
农业管理
城市规划与建设
遥感平台与传感器
遥感平台 传感器类型
图像采集与处理
图像采集
高光谱遥感技术的挑战与问题
数据处理难度大 传感器技术瓶颈 应用领域有限
高光谱遥感技术的应用前景
环境保护领域
高光谱遥感技术可以用于环境监测和 污染治理，为环境保护提供强有力的 技术支持。
资源调查领域
高光谱遥感技术可以用于土地资源、 水资源、森林资源等领域的调查和评 估，提高资源利用效率。
农业领域
高光谱遥感技术可以用于农作物生长 监测、病虫害预警等方面，提高农业 生产效益。
高光谱遥感技术的发展趋势
技术创新
随着科学技术的不断进步，高光谱遥 感技术将不断实现技术创新，提高数 据获取和处理能力。
土地利用分类与变化监测
总结词
利用高光谱遥感技术可以准确识别和区分不同类型的土地利用，如城市、农田、森林等，并监测其变化情况。
详细描述
高光谱遥感通过获取地物在不同光谱波段的反射率数据，能够区分具有细微光谱特征差异的地物，从而实现对土 地利用类型的精细分类。同时，通过不同时间点的遥感数据对比，可以监测土地利用的变化情况，为土地资源管 理和规划提供依据。
城市规划与管理领域
高光谱遥感技术可以用于城市规划、 城市环境监测、交通管理等方面，提 高城市管理和服务水平。
• 高光谱遥感技术原理 • 高光谱遥感分解方法 • 高光谱遥感应用实例 • 高光谱遥感技术展望
高光谱遥感的定义
高光谱遥感的特点
高光谱分辨率
。
多维度信息
连续光谱覆盖 定量分析
高光谱遥感的应用领域
环境监测
资源调查
农业管理
城市规划与建设
遥感平台与传感器
遥感平台 传感器类型
图像采集与处理
图像采集
高光谱遥感技术的挑战与问题
数据处理难度大 传感器技术瓶颈 应用领域有限
高光谱遥感技术的应用前景
环境保护领域
高光谱遥感技术可以用于环境监测和 污染治理，为环境保护提供强有力的 技术支持。
资源调查领域
高光谱遥感技术可以用于土地资源、 水资源、森林资源等领域的调查和评 估，提高资源利用效率。
农业领域
高光谱遥感技术可以用于农作物生长 监测、病虫害预警等方面，提高农业 生产效益。
高光谱遥感技术的发展趋势
技术创新
随着科学技术的不断进步，高光谱遥 感技术将不断实现技术创新，提高数 据获取和处理能力。
高光谱遥感理论基础课件
CHAPTER
02
高光谱遥感的基本原理
电磁波与光谱辐射基础
电磁波的波长和频率
电磁波的波长范围从极长波到极短波，包括无线电波、微波、红外线、可见光 、紫外线、X射线和伽马射线等。不同波长的电磁波具有不同的特性和应用。
光谱辐射与光谱响应
物体对不同波长的电磁波具有不同的吸收、反射和透射特性，这种特性决定了 物体在光谱上的表现。光谱响应是指传感器在不同波长上的测量能力。
详细描述
高光谱遥感能够通过分析地物光谱特征，监 测植被的生长状况、种类分布以及生态系统 的健康状况。同时，高光谱遥感还能用于水 质监测，如水体污染物的分布和扩散情况。 此外，土壤状况的监测也是高光谱遥感的重 要应用之一，如土壤肥力、盐碱化程度等。
城市规划与建设管理
总结词
高光谱遥感在城市规划与建设管理中发挥着重要作用，能够提供丰富的地表信息，为城 市规划和建设提供科学依据。
详细描述
在环境监测方面，高光谱遥感可以用于检测大气污染 、水体污染和土壤污染等环境问题；在城市规划方面 ，高光谱遥感可以用于城市绿化、城市交通和城市空 间布局等方面的监测和规划；在资源调查方面，高光 谱遥感可以用于土地利用、矿产资源和水资源的调查 和评估；在农业管理方面，高光谱遥感可以用于农作 物生长监测、病虫害预警和产量预测等方面。
详细描述
高光谱遥感技术通过获取地物在不同光谱波段的反射或发射信息，能够识别和区分不同类型的地物，并揭示其内 在的光谱特征。由于其高光谱分辨率的特点，高光谱遥感能够提供更丰富的地表信息，为地物识别、环境监测、 资源调查等领域提供了强有力的支持。
高光谱遥感技术的发展历程
总结词
高光谱遥感技术自20世纪80年代诞生以来，经历了初期探索、技术发展和成熟应用三个阶段，目前 已经成为遥感领域的重要分支。
(完整ppt)第五章 遥感数据的信息提取与应用
第五章 遥感数据的信息提取与应用
➢ §1 信息提取的原理和方法 ➢ §2 航空遥感图像的信息提取 ➢ §3 卫星遥感图像的信息提取 ➢ §4 遥感影像地图 ➢ §5 遥感数据的应用
§1 信息提取的原理和方法
遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异 在遥感影像上的反映。 一、信息提取 1、概念：依据遥感图像上的地物特征，识别地物类 型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程（既 按照应用目的，将影像中代表不同地物的像元区别开） 叫信息提取，也叫影像分类或是影像解译。
1、解译标志（判读标志）
–地物本身的性质、形态等特征在像片上的反映，这些影像 特征统称为解译标志。
目视判读的标志
色调/色彩：判读前通过反差调整和彩色增强后，成为 目视判读的重要标志。
形状：是目视判读最直观的标志。
纹理：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调 有规则变化造成的影像结构。
大小：根据地物间的相对大小，区分地物。
2、信息提取的方法有：
❖ （1）目视判读法：是目前常用的方法。
❖ （2）计算机分类法：有监督分类、非监督分类、 模式识别、神经网络分类、分形分类、模糊分类、 人工智能等数据挖掘技术方法。
二、目视解译（目视判读）
–凭借人眼观察或借助简单的仪器（放大镜、立体镜等）， 对遥感影像进行分析判断、量测，区别地物类别，勾绘地物 分布边界，识别属性，从而获取所需要信息。
逻辑推理法：根据地学规律，分析地物之间的内在必然 分布规律，由某种地物推断出另一种地物的存在及属性。 如由植被类型可推断出土壤的类型，根据建筑密度可判 断人口规模等。或者是根据两种地物之间的区别来判断 具体是哪种地物，例如公路与铁路。
目视解译的特点：
–直观、速度快 –运用人脑进行的定性分析 –常用于对评价影像增强处理效果、评价计算机解
➢ §1 信息提取的原理和方法 ➢ §2 航空遥感图像的信息提取 ➢ §3 卫星遥感图像的信息提取 ➢ §4 遥感影像地图 ➢ §5 遥感数据的应用
§1 信息提取的原理和方法
遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异 在遥感影像上的反映。 一、信息提取 1、概念：依据遥感图像上的地物特征，识别地物类 型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程（既 按照应用目的，将影像中代表不同地物的像元区别开） 叫信息提取，也叫影像分类或是影像解译。
1、解译标志（判读标志）
–地物本身的性质、形态等特征在像片上的反映，这些影像 特征统称为解译标志。
目视判读的标志
色调/色彩：判读前通过反差调整和彩色增强后，成为 目视判读的重要标志。
形状：是目视判读最直观的标志。
纹理：也叫内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调 有规则变化造成的影像结构。
大小：根据地物间的相对大小，区分地物。
2、信息提取的方法有：
❖ （1）目视判读法：是目前常用的方法。
❖ （2）计算机分类法：有监督分类、非监督分类、 模式识别、神经网络分类、分形分类、模糊分类、 人工智能等数据挖掘技术方法。
二、目视解译（目视判读）
–凭借人眼观察或借助简单的仪器（放大镜、立体镜等）， 对遥感影像进行分析判断、量测，区别地物类别，勾绘地物 分布边界，识别属性，从而获取所需要信息。
逻辑推理法：根据地学规律，分析地物之间的内在必然 分布规律，由某种地物推断出另一种地物的存在及属性。 如由植被类型可推断出土壤的类型，根据建筑密度可判 断人口规模等。或者是根据两种地物之间的区别来判断 具体是哪种地物，例如公路与铁路。
目视解译的特点：
–直观、速度快 –运用人脑进行的定性分析 –常用于对评价影像增强处理效果、评价计算机解
教学]高光谱影像特征选择与提取共59页文档
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有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
教学]高光谱影像特征选择与提取
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
教学]高光谱影像特征选择与提取
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
高光谱遥感的城市用地信息提取ppt课件
自从20世纪70年代 始,我国的遥感研究学者 们也陆续建立起了10多个反射光谱数据库。从 1978年腾冲遥感试验,我国正式 始了地物反射光谱 测量研究；20世纪80年代,中科院空间科技中心在 宁芜地区获得各种光谱曲线1000多条；中科院遥 感所测量了 277种中国典型地物的反射光谱；中科 院空间技术中心编写了 “中国地球资源光谱信息 资料汇编”，其中包含岩石、水体、农作物等 1000条地物的光谱曲线;2005年,北京师范大学建 立了包含植被、岩矿、水体三种地物的中国典型地 物反射光谱数据库,同时结合了光谱库、图像库、 知识库和模型库。
高光谱遥感获取的地表图像包含丰富的空间、福射和光谱三重信息。这些信息表现了地物 空间分布的影响特征,同时也可能以其中某一像元或像元组为目标获得它们的福射强度以及光谱 特征。 光谱波段多
在某一光谱段范围内连续成像。成像光谱仪能够获得地物在一定范围内连续的精细的光谱 曲线,它真实记录了入射光被物体所反射回来的能量百分比随波长的变化规律。这些光谱知识通 过不同的表现和组合方式可以转化为不同的特征,可以为目标探测和识别提供更广泛的特征分析 空间。
谢谢！
优势
光谱分辨率高 传统多光谱遥感图像光谱分辨率一般大于100nm,且仅有几个波段,而高光谱遥感光谱分辨
率达到纳米级,一般10-20nm。研究表明,地表物质在0.4-2.5um光谱区间内均有可以作为识别标 志的光谱吸收带,其带宽约20-40nm,成像光谱仪的高分辨率可以捕捉到这一信息。 图谱合一
高光谱成像仪的发展
随着成像光谱技术的研究与发展,机载系统已经 从研究走上了实用化和商业化的道路,星载系统也 已经成功应用于对地遥感观测研究。
Hyperion搭载于E0-1卫星成功发射,主要验证 了在轨高光谱技术,评估了星载高光谱成像仪的对 地观测感测能力,是第一台成功运行的星载高光谱 成像仪。
高光谱遥感数据的特征选择与提取课件
将高光谱遥感数据与其他类型的数 据（如光学图像、雷达数据等）进 行融合，能够提高目标检测和识别 的精度和可靠性。
特征选择与提取的挑战与机遇
要点一
特征选择与提取的挑战
要点二
机遇
高光谱遥感数据具有高维、高冗余的特点，如何有效地选 择和提取特征是亟待解决的问题。同时，不同应用场景对 特征的要求也不同，需要针对具体需求进行特征选择和提 取。
随着深度学习、机器学习等技术的发展，为高光谱遥感数 据的特征选择与提取提供了新的思路和方法。这些技术能 够自动地提取有用的特征，提高数据处理的速度和精度， 为高光谱遥感技术的应用提供了更多的可能性。
感谢观看
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
独立成分分析法能够揭示高光谱数据的非高斯结构，对 于处理非线性和非高斯数据非常有效。
独立成分分析法可以用于解决盲源信号分离问题，从观 测信号中提取出独立的源信号。
非负矩阵分解法
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一种基于矩阵分解的特征提取方法
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非负矩阵分解法将高光谱数据矩阵分解为多个稀疏的非负 基矩阵的乘积，从而提取出数据的特征。
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揭示数据的主要特征结构
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通过主成分分析法，可以揭示高光谱数据的主要特征结构 ，从而更好地理解数据的内在规律和特征。
独立成分分析法
一种寻找数据中的独立成分的方法 揭示数据的非高斯结构 用于盲源信号分离问题
独立成分分析法旨在找到高光谱数据中的独立成分，这 些独立成分能够最大程度地保留数据的方差，同时彼此 独立。
基于模型的特征选择
总结词
基于模型的方法通过训练分类或回归模型来选择最重要的特征，通常使用模型的惩罚项或特征重要性评分作为选 择标准。
特征选择与提取的挑战与机遇
要点一
特征选择与提取的挑战
要点二
机遇
高光谱遥感数据具有高维、高冗余的特点，如何有效地选 择和提取特征是亟待解决的问题。同时，不同应用场景对 特征的要求也不同，需要针对具体需求进行特征选择和提 取。
随着深度学习、机器学习等技术的发展，为高光谱遥感数 据的特征选择与提取提供了新的思路和方法。这些技术能 够自动地提取有用的特征，提高数据处理的速度和精度， 为高光谱遥感技术的应用提供了更多的可能性。
感谢观看
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
独立成分分析法能够揭示高光谱数据的非高斯结构，对 于处理非线性和非高斯数据非常有效。
独立成分分析法可以用于解决盲源信号分离问题，从观 测信号中提取出独立的源信号。
非负矩阵分解法
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一种基于矩阵分解的特征提取方法
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非负矩阵分解法将高光谱数据矩阵分解为多个稀疏的非负 基矩阵的乘积，从而提取出数据的特征。
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揭示数据的主要特征结构
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通过主成分分析法，可以揭示高光谱数据的主要特征结构 ，从而更好地理解数据的内在规律和特征。
独立成分分析法
一种寻找数据中的独立成分的方法 揭示数据的非高斯结构 用于盲源信号分离问题
独立成分分析法旨在找到高光谱数据中的独立成分，这 些独立成分能够最大程度地保留数据的方差，同时彼此 独立。
基于模型的特征选择
总结词
基于模型的方法通过训练分类或回归模型来选择最重要的特征，通常使用模型的惩罚项或特征重要性评分作为选 择标准。
遥感技术应用介绍课件之特征提取与选择
特征
3
重要性：特征提取与选择是遥感技 术应用的关键步骤，直接影响到后
续处理和分析的准确性和效率
4
应用领域：特征提取与选择广泛应 用于遥感图像分类、目标识别、变
化检测等领域
特征提取与选择的作用
提高遥感图像的 定量分析能力 6
支持遥感图像的 智能化处理 5 增强遥感图像的 可视化效果 4
提高遥感图像分 1 类的准确性
度提升 （Gradient Boosting）等
特征提取与选择的具体步骤
数据预处理
遥感图像的获 取与预处理
遥感图像的辐 射校正
遥感图像的几 何校正
遥感图像的融 合与分类
特征提取与选 择的具体步骤
特征提取与选 择的结果分析
特征提取与选 择的应用实例
特征提取与选 择的发展趋势
特征提取
确定研究目标：明确需要提取 的特征类型和目的
降低遥感图像处 2 理的复杂性 提高遥感图像分 3 析的效率
特征提取与选择的方法
基于统计的方法： 如主成分分析 （PCA）、线 性判别分析 （LDA）等
基于几何的方法： 如局部线性嵌入 （LLE）、等距 映射（Isomap）
等
基于深度学习的 方法：如卷积神
经网络 （CNN）、自
编码器 （Autoencode
遥感技术可以获取地球表面的各种信 息，如地形地貌、植被覆盖、水资源 分布等。
遥感技术广泛应用于资源调查、环境 监测、灾害预警、城市规划等领域。
遥感技术具有快速、准确、大范围、 全天候等优点，是现代地球科学研究 和资源管理的重要手段。
遥感技术的应用领域
资源勘探：如矿产、 石油、天然气等资 源的勘探和开发
遥感技术应用介绍课件之特征提取 与选择
3
重要性：特征提取与选择是遥感技 术应用的关键步骤，直接影响到后
续处理和分析的准确性和效率
4
应用领域：特征提取与选择广泛应 用于遥感图像分类、目标识别、变
化检测等领域
特征提取与选择的作用
提高遥感图像的 定量分析能力 6
支持遥感图像的 智能化处理 5 增强遥感图像的 可视化效果 4
提高遥感图像分 1 类的准确性
度提升 （Gradient Boosting）等
特征提取与选择的具体步骤
数据预处理
遥感图像的获 取与预处理
遥感图像的辐 射校正
遥感图像的几 何校正
遥感图像的融 合与分类
特征提取与选 择的具体步骤
特征提取与选 择的结果分析
特征提取与选 择的应用实例
特征提取与选 择的发展趋势
特征提取
确定研究目标：明确需要提取 的特征类型和目的
降低遥感图像处 2 理的复杂性 提高遥感图像分 3 析的效率
特征提取与选择的方法
基于统计的方法： 如主成分分析 （PCA）、线 性判别分析 （LDA）等
基于几何的方法： 如局部线性嵌入 （LLE）、等距 映射（Isomap）
等
基于深度学习的 方法：如卷积神
经网络 （CNN）、自
编码器 （Autoencode
遥感技术可以获取地球表面的各种信 息，如地形地貌、植被覆盖、水资源 分布等。
遥感技术广泛应用于资源调查、环境 监测、灾害预警、城市规划等领域。
遥感技术具有快速、准确、大范围、 全天候等优点，是现代地球科学研究 和资源管理的重要手段。
遥感技术的应用领域
资源勘探：如矿产、 石油、天然气等资 源的勘探和开发
遥感技术应用介绍课件之特征提取 与选择
高光谱遥感分解课件
高光谱遥感的应用领域
总结词
详细描述
分解方法
主成分分析法（PCA）
非负矩阵分解法（NMF）
独立成分分析法（ICA） 稀疏分解法
分解过程
01
数据预处理
02 特征提取
03 结果解释
分解结果
数据降维
通过分解方法降低高光谱数据的维度，便于存储和传输。
信息提取
提取出高光谱数据中的有用信息，如土壤湿度、植被覆盖等。
高光谱遥感分解课件
• 高光谱遥感数据分解 • 高光谱遥感图像处理 • 高光谱遥感技术发展与展望 • 实际应用案例分析
高光谱遥感的定义
总结词
详细描述
高光谱遥感的特点
总结词
高光谱遥感具有高光谱分辨率、高空间分辨率、连续光谱覆盖等特点。
详细描述
高光谱遥感能够获取地物在可见光、近红外、短波红外等波段的连续光谱信息，具有很高的光谱分辨率；同时， 高光谱遥感也具有较高的空间分辨率，能够提供更加精细的地物信息；此外，高光谱遥感还能够实现地物的连续 覆盖观测，为地物分类、识别和定量分析提供更加全面的数据支持。
数据处理难度大
02
传感器制造难度高
03
应用领域广泛
高光谱遥感技术的未来展望
智能化处理
1
实时化监测
2
云服务平台
3
案例一：高光谱遥感在农业监测中的应用
总结词：精准监测
详细描述：高光谱遥感技术能够获取地表覆盖物的光谱信息，通过分析这些光谱 信息，可以精确地监测农作物的生长状况、病虫害情况以及土壤质量等，为农业 生产提供科学依据。
案例二：高光谱遥感在环境监测中的应用
总结词
详细描述
案例二：高光谱遥感在环境监测中的应用
高光谱影像特征选择与提取 完整ppt课件
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44
式中：X={X1,X2,……，XN}为光谱向量，N为波段 数，λ={λ1, λ2,……，λN}为波长集合。
以此类推，可以计算出任意阶导数光谱。通过导数 光谱运算可以发现待定地物某阶导数具有明显区别 于其它地物的特征，从而用于地物识别。
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45
植被指数与导数光谱实质是在光谱空间上进行特定 运算以形成新的特征，按照这一思路，可以设计其 它光谱运算特征，如波段求和、取均值以及其它更 复杂的运算获取的特征。
B距离等方法。
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23
离散度
式中，Ui、Uj分别表示i、j类的亮度均值矢量， 分别为i、j类的协方差矩阵，tr[A]表示矩阵A对角 线元素之和。
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24
B距离
式中符号的意义同于“离散度”公式中的定义。
对于任何一给定的地物类别，只要算出这两个不同 类别在所有可能的波段组合中的标准距离、离散度 或B距离，并去最大者，便是区分这两个类别的最 佳波段组合，即最优子集。
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32
其中S[i]为第i波段编码Xi为该波段原始属性值， T为阀值。通常阀值选整个光谱向量的平均值，也 可以取向量中值或根据光谱曲线进行人工阀值选择。
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33
[
二值编码采用单阀值进行处理，划分取决范围较大，
表达进度较低。一种改进算法是多值编码。四值编码基
本方法是：首先对整个像元光谱向量取平均值，得到阀
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9
熵及联合熵
根据香农信息论原理，一幅8bit表示的图像X的熵 为：
式中：X为输入图像，Pi为图像像素灰度值为i的概 率。
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10
同理，两个波段联合熵为： n个波段图像的联合熵为：